(57)【要約】【課題】予め定めた所定の稼動期間全体を通して、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の実質的な最適動作を行うことができる制御装置を提供することを目的とする。【解決手段】演算部は、入力情報に基づいて、エネルギー生成部およびエネルギー貯蔵部の出力値を、さらには制御可能なエネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷の需要を、設定値として予め定めた所定の最適化アルゴリズムによりエネルギー貯蔵部の所定の複数のレベル毎に稼動期間を分割した複数の時間帯単位で演算して重み付けし、複数の時間帯での移行評価値を有する設定値の組み合わせのうち、移行評価値の全合計の評価が最も良い移行評価値を有する設定値の組み合わせをグラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムにより決定し、決定した設定値を運転指令値として複数の時間帯毎に選択する。【選択図】図３
2019502356.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化する制御装置であって、
入力部と、演算部と、出力部とを備え、
前記構内エネルギー網は、大規模電力網に接続され、かつ、エネルギー生成部と、エネルギー貯蔵部と、エネルギー負荷とを備え、
前記入力部は、
前記構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化するための設定値を計算するために入力情報を入力するように構成され、
前記入力情報は、
予め定めた所定の稼動期間の全体を通して変化可能なベクトル情報と、前記稼動期間の全体を通して変化しないスカラー情報と、前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部の特性を示す技術情報と
を含み、
前記演算部は、
前記入力情報に基づいて、前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部の出力値を、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷の需要を、前記設定値として予め定めた所定の最適化アルゴリズムにより前記エネルギー貯蔵部の予め設定された所定の複数のレベル毎に前記稼動期間を分割した複数の時間帯単位で演算し、
前記複数の時間帯の一の時間帯での前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベルから次の時間帯での前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベルへの優位性を適合関数による移行評価値に基づいて重み付けし、
前記複数の時間帯での前記移行評価値を有する前記設定値の組み合わせのうち、最初の時間帯から最後の時間帯までのそれぞれの前記移行評価値の全合計の評価が最も良い前記移行評価値を有する前記設定値の組み合わせをグラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムにより決定し、
前記最短経路問題解法アルゴリズムにより決定した組み合わせの前記設定値を運転指令値として前記複数の時間帯毎に選択するように構成され、
前記出力部は、
前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部に対して、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷に対して、前記設定値を前記運転指令値として前記複数の時間帯毎に送信するように構成されていることを特徴とする制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の制御装置であって、
前記最短経路問題解法アルゴリズムは、ダイクストラアルゴリズムであることを特徴とする制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の制御装置であって、
前記最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムであることを特徴とする制御装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３までの何れか１つに記載の制御装置であって、
前記ベクトル情報は、エネルギー料金、時間帯電力料金、電力需要、および、熱需要のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする制御装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までの何れか１つに記載の制御装置であって、
前記スカラー情報は、稼動シーズンモード、および、１つ前の前記稼動期間の最後の前記時間帯での前記設定値のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする制御装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までの何れか１つに記載の制御装置であって、
前記エネルギー生成部は、燃料ガスを燃料とする熱電併給装置（ＣＨＰ）および／または再生可能エネルギー源（ＲＥＳ）を含むことを特徴とする制御装置。
【請求項７】
請求項６に記載の制御装置であって、
前記技術情報は、前記ＣＨＰの定格出力、前記ＣＨＰの出力の電気エネルギーを前記ＣＨＰの前記燃料ガスの消費量に換算するための変換パラメータ、および、前記ＣＨＰの出力の電気エネルギーを前記ＣＨＰの出力の熱エネルギーに換算するための変換パラメータのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする制御装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７までの何れか１つに記載の制御装置であって、
前記構内エネルギー網は、バックアップ熱エネルギー供給部をさらに備え、
前記技術情報は、前記バックアップ熱エネルギー供給部の特性を示す技術情報をさらに含み、
前記演算部は、
前記エネルギー生成部、前記エネルギー貯蔵部および前記バックアップ熱エネルギー供給部の出力値を、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷の需要を、前記設定値として前記最適化アルゴリズムにより前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベル毎に前記複数の時間帯単位で演算し、
前記出力部は、
前記エネルギー生成部、前記エネルギー貯蔵部および前記バックアップ熱エネルギー供給部に対して、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷に対して、前記設定値を運転指令値として前記複数の時間帯毎に送信することを特徴とする制御装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８までの何れか１つに記載の制御装置であって、
前記移行評価値は、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つを含む評価条件から得られた値であることを特徴とする制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気エネルギーおよび熱エネルギーを融通し合う構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化するための制御装置に関し、特に、エネルギー設備の効率を高めると共に、エネルギー供給コスト、ＣＯ２（二酸化炭素）排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つの低減を望む居住区域（例えば一般住宅など）、工業区域（例えば工場など）、および、第３区域（例えばオフィスビル、ホテル、病院、学校、プールなど）に適用することができる構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化する制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気エネルギーおよび熱エネルギーを融通し合う構内エネルギー網としては、大規模電力網（例えば商用電力系統）に接続され、エネルギー生成部〔例えば熱電併給装置（ＣＨＰ）や再生可能エネルギー源（ＲＥＳ）など〕と、エネルギー貯蔵部（具体的には電気貯蔵部および／または熱貯蔵部）と、エネルギー負荷（具体記には電気負荷および／または熱負荷）とを備えるものを例示できる。なお、構内エネルギー網は、バックアップ熱エネルギー供給部をさらに備えることもある。
【０００３】
このような構内エネルギー網においては、比較的効率が高いエネルギー生成部が施設に設置される場合であっても、特に、エネルギー貯蔵部およびエネルギー負荷（さらにはバックアップ熱エネルギー供給部）といった各構成要素に統合する必要がある場合には、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つの低減効果は、期待されたよりも低いものとなることがある。その要因として、例えば、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷（さらにはバックアップ熱エネルギー供給部）といった各構成要素を管理する設備管理者の経験や能力に不足があったり、或いは、設備が複雑で設置された構成要素間の相互作用を設備管理者が理解することが容易でなかったりといった設備管理者の知識不足を挙げることができる。かかる観点から、設備管理者の知識が不足している場合であっても、構内エネルギー網において、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つの低減を実現させるような、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷（さらにはバックアップ熱エネルギー供給部）といった各構成要素の設定値を設定するための最適な管理が求められている。
【０００４】
この点に関し、特許文献１は、電気機器や電気負荷、熱機器や熱負荷が接続されるエネルギー網において蓄電池の充放電を最適化するのに当たって遺伝的アルゴリズムを使用する構成を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０２５７５８４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載のように、従来の構成において、エネルギー貯蔵部（具体的には電気貯蔵部および／または熱貯蔵部）が存在する場合、予め定めた所定の稼動期間（例えば１日）を複数の時間帯に分割して各時間帯での個別的な評価値（個々の時間帯で最も良い最高評価値）である個別評価値となる機器の動作状態を算出しても、一の時間帯の設定値から、連続する次の時間帯の設定値へ移行するときの評価値である移行評価値で稼動期間全体を通して評価した場合には通常は最適動作を行うようにはなっていない。
【０００７】
そこで、本発明は、予め定めた所定の稼動期間全体を通して、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の実質的な最適動作を行うことができる制御装置を提供することを目的とする。
【０００８】
なお、本発明の技術に関連するその他の文献として、次のものを挙げることができる。
【０００９】
・「最適なマイクログリッドオペレーションのためのスマートエネルギー管理システム」（著者：Chen, Duan, Cai, Liu, Hu、「IET Renewable Power Generation」、第５巻、第３号、第２５８〜２６７ページ、２０１１年）：かかる技術文献は、複数のモジュール（パワーの予想、エネルギー貯蔵管理、最適化）よりなるスマートエネルギー管理システム（ＳＥＭＳ）を提示している。この最適化は、負荷が実数値遺伝アルゴリズムによって管理されている場合に、目標貯蔵管理を経済的に最適化するという単一の最適化目標の形をとる。
【００１０】
・「住宅に応用するためのマイクログリッドの遺伝的アルゴリズムのオンライン管理」（著者：Mohamed, Koivo、「Energy Conversion and Management」、第６４巻、第５６２〜５６８ページ、２０１２年）：かかる技術文献は、マイクログリッドの最適化が、遺伝的アルゴリズムのみによって行われ、さらに、負荷および熱エネルギーには関係なく、電力発電を経済的にのみ最適化する点を提示している。
【００１１】
・「点推定法および自己適応型重力解析アルゴリズムに基づく、風力・太陽・燃料電池の生成装置およびエネルギー貯蔵装置を含むマイクログリッドの蓋然的エネルギーおよび動作管理」（著者：Niknam, Golestaneh, Malekpour、「Energy」、第４３巻第Ｉ号、第４２７〜４３７ページ、２０１２年）：かかる技術文献は、マイクログリッドの最適化が電気サイドのみ（熱サイドは無視）である点を提示している。
【００１２】
・「遺伝的アルゴリズム埋め込みニューラルネットワークによる動力源スケジューリングおよび適応負荷管理」（著者：Chih-Hsien, Devaney, Chung-Ming, Chih-Ming、「Instrumentation and Measurement Technology Conference （IMTC）」、２０００年）：かかる技術文献は、ユーザフレンドリーなインターフェイスを伴うエネルギー管理システムを提示している。
【００１３】
・「合理的なホームエネルギー管理のためのアルゴリズムと需要応答アナリシス」（著者：Pipattanasomporn, Kulzu, Rahman、「IEEE Transactions on Smart Grid」第３巻第４号、第２１６６〜２１７３ページ、２０１２年）：かかる技術文献は、需要側のみの管理方法および電気負荷に対してのみの方法を提示している。
【００１４】
・「スマートグリッドのための最適かつ自律的な誘因ベースのエネルギー消費スケジューリングアルゴリズム」（著者：Mohsenian-Rad, Wong, Jatskevich, Schober、「Innovative Smart Grid Technologies （ISGT）」、２０１０年）：かかる技術文献は、管理は負荷サイドのみ、電力消費についてのみ行う点を提示している。
【００１５】
・「スマートグリッド適用のための、太陽光発電ベースのアクティブジェネレータを伴うマイクログリッドのエネルギー管理および作動プラン」（著者：Kanchev, Di, Colas, Lazarov, Francois、「IEEE Transactions on Industrial Electronics」第５８巻第１０号、第４５８３〜４５９２ページ、２０１１年）：かかる文献は、グローバルなスマートグリッドとローカルな単一ユーザという２つの異なる空間スケールを考慮したシステムワークであって、発電機および貯蔵システムの両方の動作を最適化する点を提示している。しかし、負荷の管理には関係がなく、また、電気側しか考慮していない。
【００１６】
・「未来のスマートグリッドのための、ゲーム理論によるエネルギー消費スケジューリングに基づく需要側の自律管理」（著者：著者：Mohsenian-Rad, Wong, Jatskevich, Schober, Leon-Garcia、「IEEE Transactions on Smart Grid」第１巻第３号、第３２０〜３３１ページ、２０１０年）：かかる文献は、ゲーム理論による最適化であり、最適化が電気負荷のみについて行われる点を提示している。
【００１７】
・「予測−適応のハイブリッドシナリオにおけるゲーム理論によるエネルギー管理アルゴリズムの適用」（著者：Dave, Sooriyabandara, Luyang、「2nd IEEE PES International Conference and Exhibition on Innovative Smart Grid Technologies （ISGT）」、２０１１）：かかる文献は、前述のものと同様に、最適化はゲーム理論ベースのアルゴリズムによって電気負荷に対してのみ行われる点を提示している。
【００１８】
・「発見的最適化を用いたスマートグリッドにおける需要側の管理」（著者：Logenthiran, Srinivasan, Tan、「IEEE Transactions on Smart Grid」第３巻第３号、第１２４４〜１２５２ページ、２０１２年）：かかる文献は、管理は発電側のことを考えず、負荷についてのみ行われる点を提示している。
【００１９】
・「アイランドモードにおけるマイクログリッドのための、多期間重力解析アルゴリズムを用いたリアルタイムエネルギー管理システムの実験的検証」（著者：Marzband, Ghadimi, Sumper, Dominguez-Garcia、「Applied Energy」第１２８巻第１６４〜１７４ページ、２０１４年）：かかる文献は、最適化が電力発電および負荷についてのみ行われる点を提示している。
【００２０】
・「熱エネルギー貯蔵を含む、スマートポリジェネレーショングリッドの管理のためのリアルタイムツール」（著者：Ferrari, Pascenti, Sorce, Traverso, Massardo、「Applied Energy」第１３０巻第６７０〜６７８ページ、２０１４年）：かかる文献は、最適化がSimulink software toolboxによって行われ、また、プラントの動作をリアルタイムの信号によって管理するのみである点を提示している。
【００２１】
・「小規模分散型電源の研究所でテストされたプラント管理ツール」（著者：Ferrari, Traverso, Pascenti, Massardo、「Energy Conversion and Management」第７８巻第１０５〜１１３ページ、２０１４年）：かかる文献は、前述したシステムと同様、エネルギー変換および管理に関するシステムを提示している。
【００２２】
本発明の技術に関連するソフトウェアとして：Iconics 社製Energy AnalityX、EneryTeam社製Energy Sentinel WebおよびES3 Evo、DEXMA社製DEXCell Energy Manager、Wattics社製Wattics、eSightenergy 社製eSight、KNOsys International社製AVReporter、ENMAT Energy社製ENMAT Energy Management、Acotel Net社製Acotel Energy Management、Agentis Energy社製Agentis Platform、NewFound Energy社製ATLAS Energy Monitoring System、Siemens社製SIMATIC Powerrate、SAP社製SAP Energy Management Software、EnergyCAP社製EnergyCAP、Schneider Electric社製PowerLogic ION EEM、C3 Energy社製C3 Energy Customer Engagement Applications、Cisco社製Energy Management Suiteを挙げることができる。
【００２３】
さらに、本発明の技術に関連するソフトウェアとして、次のものを挙げることができる。
【００２４】
・Streamside Solutions社製Events 2HVAC：かかるソフトウェアは、大きなビル内で一旦居室スケジュールがインプットされた後の、単一のオフィスまたは部屋の、エアコン、ルームヒーティング、照明システムおよびドア施錠の管理に関するものである。
【００２５】
・ETAP社製Energy Management System Software：かかるソフトウェアは、フィールドからの電力品質の入力（電圧、周波数など）に基づいて、大きな電力製造プラントを経済的に最適化するよう管理することを目的としている。
【００２６】
・AlbaSystem社製ASPEC：かかるソフトウェアは、リアルタイムの手続きによって発電機を管理するだけのもので、その目的は、プラントの自家消費を達成するために、一組の発電機への優先的な介入を決定することでエネルギー供給コストを最小化しようとするものである。
【００２７】
・InspiringSoftware社製Energy Efficiency Platform Software：かかるソフトウェアは、どのように行うのかが完全に明確ではないものの、発電機および負荷の両方の動作を管理し、最適化している。
【００２８】
このように、本発明の関連技術が開示されているが、何れにしても、本発明を構成するものではない。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
前記課題を解決するために、本発明に係る制御装置は、構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化する制御装置であって、入力部と、演算部と、出力部とを備え、前記構内エネルギー網は、大規模電力網に接続され、かつ、エネルギー生成部と、エネルギー貯蔵部と、エネルギー負荷とを備え、前記入力部は、前記構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化するための設定値を計算するために入力情報を入力するように構成され、前記入力情報は、予め定めた所定の稼動期間の全体を通して変化可能なベクトル情報と、前記稼動期間の全体を通して変化しないスカラー情報と、前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部の特性を示す技術情報とを含み、前記演算部は、前記入力情報に基づいて、前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部の出力値を、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷の需要を、前記設定値として予め定めた所定の最適化アルゴリズムにより前記エネルギー貯蔵部の予め設定された所定の複数のレベル毎に前記稼動期間を分割した複数の時間帯単位で演算し、前記複数の時間帯の一の時間帯での前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベルから次の時間帯での前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベルへの優位性を適合関数による移行評価値に基づいて重み付けし、前記複数の時間帯での前記移行評価値を有する前記設定値の組み合わせのうち、最初の時間帯から最後の時間帯までのそれぞれの前記移行評価値の全合計の評価が最も良い前記移行評価値を有する前記設定値の組み合わせをグラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムにより決定し、前記最短経路問題解法アルゴリズムにより決定した組み合わせの前記設定値を運転指令値として前記複数の時間帯毎に選択するように構成され、前記出力部は、前記エネルギー生成部および前記エネルギー貯蔵部に対して、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷に対して、前記設定値を前記運転指令値として前記複数の時間帯毎に送信するように構成されていることを特徴とする。
【００３０】
本発明において、前記最短経路問題解法アルゴリズムは、ダイクストラアルゴリズムである態様を例示できる。
【００３１】
本発明において、前記最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムである態様を例示できる。
【００３２】
本発明において、前記ベクトル情報は、エネルギー料金、時間帯電力料金、電力需要、および、熱需要のうち少なくとも１つを含む態様を例示できる。
【００３３】
本発明において、前記スカラー情報は、稼動シーズンモード、および、１つ前の前記稼動期間の最後の前記時間帯での前記設定値のうち少なくとも１つを含む態様を例示できる。
【００３４】
前記エネルギー生成部は、電気エネルギー生成部および／または熱エネルギー生成部を含む。前記エネルギー生成部としては、燃料ガスを燃料とする熱電併給装置（ＣＨＰ）、再生可能エネルギー源（ＲＥＳ）および冷熱源などを例示できる。例えば、前記エネルギー生成部は、前記ＣＨＰおよび／またはＲＥＳを含む態様を例示できる。
【００３５】
前記ＣＨＰとしては、ガスエンジン発電装置、燃料電池、オーガニックランキンサイクル（ＯＲＣ）などを例示できる。前記ＲＥＳは、再生可能電気エネルギー源および／または再生可能熱エネルギー源を含む態様を例示できる。前記再生可能電気エネルギー源としては、太陽光発電装置、風力発電装置などを例示でき、前記再生可能熱エネルギー源としては、太陽熱集熱器などを例示できる。
【００３６】
前記エネルギー貯蔵部は、電気貯蔵部および／または熱貯蔵部を含む態様を例示できる。前記電気貯蔵部としては、蓄電池、キャパシタなどを例示できる。
【００３７】
ここで、熱エネルギーは、温熱エネルギーおよび／または冷熱エネルギーを含む態様を例示できる。従って、前記熱貯蔵部は、温熱貯蔵部および／または冷熱貯蔵部を含む態様を例示できる。前記温熱貯蔵部としては、蓄熱装置（例えば貯湯タンク）などを例示でき、前記冷熱貯蔵部としては、蓄冷装置（例えば冷却水タンク）などを例示できる。
【００３８】
また、前記エネルギー負荷は、電気負荷および／または熱負荷を含む態様を例示できる。前記電気負荷としては、電灯や電気機器（例えば電気冷却装置）などを例示できる。前記熱負荷は、常温より温かい温熱負荷に代えて或いは加えて、常温よりも冷たい冷熱負荷も含む態様を例示できる。すなわち、前記熱負荷は、温熱負荷および／または冷熱負荷を含む態様を例示できる。前記温熱負荷としては、暖房装置などを例示でき、前記冷熱負荷としては、冷房装置などを例示できる。
【００３９】
本発明において、前記技術情報は、前記ＣＨＰの定格出力、前記ＣＨＰの出力の電気エネルギーを前記ＣＨＰの前記燃料ガスの消費量に換算するための変換パラメータ、および、前記ＣＨＰの出力の電気エネルギーを前記ＣＨＰの出力の熱エネルギーに換算するための変換パラメータのうち少なくとも１つを含む態様を例示できる。
【００４０】
本発明において、前記構内エネルギー網は、バックアップ熱エネルギー供給部をさらに備え、前記技術情報は、前記バックアップ熱エネルギー供給部の特性を示す技術情報をさらに含み、前記演算部は、前記エネルギー生成部、前記エネルギー貯蔵部および前記バックアップ熱エネルギー供給部の出力値を、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷の需要を、前記設定値として前記最適化アルゴリズムにより前記エネルギー貯蔵部の前記複数のレベル毎に前記複数の時間帯単位で演算し、前記出力部は、前記エネルギー生成部、前記エネルギー貯蔵部および前記バックアップ熱エネルギー供給部に対して、さらには制御可能な前記エネルギー負荷が存在する場合には、該エネルギー負荷に対して、前記設定値を運転指令値として前記複数の時間帯毎に送信する態様を例示できる。
【００４１】
前記バックアップ熱エネルギー供給部は、バックアップ温熱エネルギー供給部および／またはバックアップ冷熱エネルギー供給部を含む態様を例示できる。前記バックアップ温熱エネルギー供給部としては、ガスボイラー装置、電気ボイラー装置などを例示でき、前記バックアップ冷熱エネルギー供給部としては、電気冷却装置、吸収冷却装置などを例示できる。
【００４２】
本発明において、前記移行評価値は、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つを含む評価条件から得られた値である態様を例示できる。
【発明の効果】
【００４３】
本発明によると、予め定めた所定の稼動期間全体を通して、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の実質的な最適動作を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網が接続された大規模電力網の一例を模式的に示す概略構成図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網の一例を模式的に示す概略構成図である。
【図３】図３は、図２に示す構内エネルギー網を詳細に示す概略ブロック図である。
【図４】図４は、図２および図３に示す構内エネルギー網の制御装置を中心に示す概略ブロック図である。
【図５】図５は、稼動期間を複数の時間帯に分割して各時間帯での個別評価値が稼動期間全体を通して評価した場合に最適動作を行うようになっていないことを説明するための説明図であって、個々の時間帯での個別評価値の例を示す図である。
【図６】図６は、稼動期間を複数の時間帯に分割して各時間帯での個別評価値が稼動期間全体を通して評価した場合に最適動作を行うようになっていないことを説明するための説明図であって、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の複数の設定値を組み合わせて稼動期間全体を通して評価した場合での移行評価値の例を示す図である。
【図７】図７は、図４に示す制御装置における制御部の制御構成を示す概略構成図である。
【図８】図８は、一の時間帯から次の時間帯へ移行するときの複数の設定値を組み合わせて稼動期間全体を通して評価した場合での移行評価値の図６に示す図表において電気貯蔵部および熱貯蔵部の出力比率に対するＣＨＰ、ＲＥＳおよびバックアップ熱エネルギー供給部の出力比率並びに電気負荷および熱負荷の消費比率を示す図表であって、一の時間帯での例を示す図である。
【図９】図９は、一の時間帯から次の時間帯へ移行するときの複数の設定値を組み合わせて稼動期間全体を通して評価した場合での移行評価値の図６に示す図表において電気貯蔵部および熱貯蔵部の出力比率に対するＣＨＰ、ＲＥＳおよびバックアップ熱エネルギー供給部の出力比率並びに電気負荷および熱負荷の消費比率を示す図表であって、次の時間帯での例を示す図である。
【図１０】図１０は、図７に示す制御装置における制御部においてエネルギー管理の評価の最適化処理の一例を行うフローチャートであって、その前半部分の処理例を示す図である。
【図１１】図１１は、図７に示す制御装置における制御部においてエネルギー管理の評価の最適化処理の一例を行うフローチャートであって、その後半部分の処理例を示す図である。
【図１２】図１２は、母集団における個体のうち一部の個体を置き換える置き換え処理の一例を説明するための概略説明図であって、左側は置き換えられる前の状態を示す図であり、右側は置き換えられた後の状態を示す図である。
【図１３】図１３は、母集団における２以上の個体の中から親の個体を選択する選択処理の一例を説明するための概略説明図であって、左側は親の個体が選択される前の状態を示す図であり、右側は親の個体が選択された後の状態を示す図である。
【図１４】図１４は、ルーレット選択処理の一例を説明するための説明図であって、左側は選択割合を示す図であり、右側は選択割合に基づいたルーレットを示す図である。
【図１５】図１５は、１点交叉処理の一例および２点交叉処理の一例を説明するための概略説明図であって、上側は１点交叉処理を示す図であり、下側は２点交叉処理を示す図である。
【図１６】図１６は、次世代の母集団を生成するにあたって最適解とは別に陥りやすい局所解を説明するための説明図である。
【図１７】図１７は、単一遺伝子座突然変異処理の一例を説明するための概略説明図である。
【図１８】図１８は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網の他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図１９】図１９は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２０】図２０は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２１】図２１は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２２】図２２は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２３】図２３は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２４】図２４は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２５】図２５は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２６】図２６は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２７】図２７は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２８】図２８は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【図２９】図２９は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００４５】
以下、本発明に係る実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００４６】
［構内エネルギー網について］
図１は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網１００が接続された大規模電力網２００の一例を模式的に示す概略構成図である。
【００４７】
大規模電力網２００は、大規模な商用電力系統であり、エネルギーネットワーク〔この例ではスマートエネルギーネットワーク（スマートグリッド）〕とされている。スマートエネルギーネットワークとは、電力会社といった電力供給側と、居住区域（例えば一般住宅など）、工業区域（例えば工場など）、および、第３区域（例えばオフィスビル、ホテル、病院、学校、プールなど）といった電力需要側との間で、情報通信技術を利用して、電力の需給情報をやり取りすることに加えて、電力に関連する各種情報のやり取りも可能にするものである。なお、エネルギーネットワークは、非スマートエネルギーネットワークであってもよい。
【００４８】
大規模電力網２００は、図１に示す例では、中央発電所２０１、居住区域２１０としての一般家庭２１１、工業区域２２０としての工場２２１、第３区域２３０としてのオフィス２３１、並びに、小規模な風力発電施設２４０、電気自動車２５０、熱電併給システム（ＣＨＰ）２６０、電気貯蔵部２７０、燃料電池２８０および大規模な風力発電所２９０を接続し、電力供給側と電力需要側との間で電力の需給情報や電力に関連する各種情報のやり取りを行うようになっている。
【００４９】
そして、居住区域２１０、工業区域２２０および第３区域２３０のうち少なくとも１つ（図１に示す例では居住区域２１０、工業区域２２０および第３区域２３０）は、構内エネルギー網１００を備えている。
【００５０】
［構内エネルギー網について］
図２は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網１００の一例を模式的に示す概略構成図である。また、図３は、図２に示す構内エネルギー網１００を詳細に示す概略ブロック図である。
【００５１】
図２および図３に示すように、構内エネルギー網１００は、居住区域２１０、工業区域２２０および第３区域２３０のうち少なくとも１つに適用されるものであり、電気エネルギーおよび熱エネルギーを融通し合う電気・熱エネルギー網とされている。
【００５２】
構内エネルギー網１００は、大規模電力網２００に接続され、かつ、エネルギー生成部〔この例では熱電併給装置１１０（ＣＨＰ１１０）および再生可能エネルギー源１２０（ＲＥＳ１２０）〕と、エネルギー貯蔵部〔この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０〕と、バックアップ熱エネルギー供給部１５０と、エネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）とを備え、制御装置３００の指示の下、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気負荷１６０および熱負荷１７０を作動制御するようになっている。
【００５３】
図３に示すように、ＣＨＰ１１０は、本実施の形態では、ガスエンジン発電装置されている。ＣＨＰ１１０は、開閉バルブ１１１、ガスエンジン１１２、発電機１１３、発電機用電力変換器１１４、交流遮断器１１５、排熱回収ボイラー１１６および調整バルブ１１７を備えている。
【００５４】
ＣＨＰ１１０は、燃料供給源Ｆから開閉バルブ１１１を介して供給されてきた燃料によりガスエンジン１１２を運転し、ガスエンジン１１２の回転駆動により発電機１１３で発電し、発電した電気エネルギーＰ１を、交流遮断器１１５を介して電力供給ラインＰＬに供給するようになっている。また、ＣＨＰ１１０は、ガスエンジン１１２で発生した熱（排熱）Ｑにより排熱回収ボイラー１１６を加熱し、得られた水蒸気または熱水の熱エネルギーＱ１を、熱供給ラインＴＬに供給するようになっている。ここで、燃料としては、例えば、天然ガス、都市ガス、バイオガスなどのガス燃料を挙げることができる。
【００５５】
そして、ＣＨＰ１１０は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ１（すなわち電気エネルギーの定格出力に対する出力比率Ｒ１（Ｒ１１）の運転指令値、具体的には発電機用電力変換器１１４におけるスイッチング素子のデューティ比の運転指令値Ｃ１１、および、熱エネルギーの定格出力に対する出力比率Ｒ１（Ｒ１２）の運転指令値、具体的には排熱回収ボイラー１１６の熱供給ラインＴＬに設けられた調整バルブ１１７の開度の運転指令値Ｃ１２）により、出力（電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１）を変更することができるようになっている。例えば、ＣＨＰ１１０は、電気エネルギーの定格出力を１０ｋＷｈ、出力比率Ｒ１（Ｒ１１）を５０％とすると、制御装置３００から電気エネルギーの定格出力１０ｋＷｈに対する出力比率Ｒ１（Ｒ１１）として５０％の運転指令値Ｃ１１が入力されることで、５ｋＷｈの電気エネルギーＰ１で運転するようになっている。また、ＣＨＰ１１０は、熱エネルギーの定格出力を３６０００ｋＪ、出力比率Ｒ１（Ｒ１２）を５０％とすると、制御装置３００から熱エネルギーの定格出力３６０００ｋＪに対する出力比率Ｒ１（Ｒ１２）として５０％の運転指令値Ｃ１２が入力されることで、１８０００ｋＪの熱エネルギーＱ１で運転するようになっている。
【００５６】
ＲＥＳ１２０は、自然エネルギーを利用して電気エネルギーを出力するものであり、制御装置３００の出力系に接続されている。ＲＥＳ１２０は、大規模電力網２００に対して予め定めた需要電力（例えば、後述する電力交換プロファイル）を維持しようとすると、ＲＥＳ１２０による出力を抑制する必要が生じることから、制御装置３００からの運転指令値Ｃ２（すなわち最大出力に対する出力比率Ｒ２の運転指令値）により、出力を変更することができるようになっている。
【００５７】
ＲＥＳ１２０は、本実施の形態では、太陽光発電装置１２１および風力発電装置１２２を含んでいる。
【００５８】
太陽光発電装置１２１は、太陽電池パネル１２１ａ、太陽光発電用インバーター１２１ｂおよび交流遮断器１２１ｃを備えている。太陽光発電装置１２１は、太陽光により太陽電池パネル１２１ａで発電し、発電した電力を太陽光発電用インバーター１２１ｂによって交流の電気エネルギーＰ２（Ｐ２１）に変換し、変換した電気エネルギーＰ２（Ｐ２１）を、交流遮断器１２１ｃを介して電力供給ラインＰＬに供給するようになっている。そして、太陽光発電装置１２１は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ２（Ｃ２１）（すなわち太陽光の光量に応じた太陽電池パネル１２１ａの最大出力に対する出力比率Ｒ２（Ｒ２１）の運転指令値、具体的には太陽光発電用インバーター１２１ｂにおけるスイッチング素子のデューティ比の運転指令値）により、出力（電気エネルギーＰ２１）を変更することができるようになっている。例えば、太陽電池パネル１２１ａの定格出力が１０ｋＷｈであっても太陽光の光量に応じた太陽電池パネル１２１ａの最大出力が７ｋＷｈである場合、出力比率Ｒ２１を５０％とすると、太陽光発電装置１２１は、制御装置３００から最大出力７ｋＷｈに対する出力比率Ｒ２１として５０％の運転指令値Ｃ２１が入力されることで、太陽光発電用インバーター１２１ｂの出力側から３．５ｋＷｈの電気エネルギーＰ２（Ｐ２１）を出力することになる。
【００５９】
風力発電装置１２２は、風力タービン１２２ａ、風力発電用インバーター１２２ｂおよび交流遮断器１２２ｃを備えている。風力発電装置１２２は、風により風力タービン１２２ａを回転させて発電し、発電した電力を風力発電用インバーター１２２ｂによって交流の電気エネルギーＰ２（Ｐ２２）に変換し、変換した電気エネルギーＰ２（Ｐ２２）を、交流遮断器１２２ｃを介して電力供給ラインＰＬに供給するようになっている。そして、風力発電装置１２２は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ２（Ｃ２２）（すなわち風の風量に応じた風力タービン１２２ａの最大出力に対する出力比率Ｒ２（Ｒ２２）の運転指令値、具体的には風力発電用インバーター１２２ｂにおけるスイッチング素子のデューティ比の運転指令値）により、出力（電気エネルギーＰ２２）を変更することができるようになっている。例えば、風力タービン１２２ａの定格出力が５ｋＷｈであっても風の風量に応じた風力タービン１２２ａの最大出力が３ｋＷｈである場合、出力比率Ｒ２２を５０％とすると、風力発電装置１２２は、制御装置３００から最大出力３ｋＷｈに対する出力比率Ｒ２２として５０％の運転指令値Ｃ２２が入力されることで、風力発電用インバーター１２２ｂの出力側から１．５ｋＷｈの電気エネルギーＰ２（Ｐ２２）を出力することになる。
【００６０】
なお、本実施の形態では、ＲＥＳ１２０として自然エネルギーを利用して電気エネルギーを出力するものを例示するが、ＲＥＳ１２０は、太陽熱や地熱等の自然エネルギーを利用して熱エネルギーを出力するものを含んでいてもよい。
【００６１】
電気貯蔵部１３０は、本実施の形態では、蓄電池１３１、電気貯蔵用インバーター１３２および交流遮断器１３３を備えている。電気貯蔵部１３０は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ３（すなわち電気エネルギーの定格入力に対する出力比率Ｒ３の運転指令値）により、電力供給ラインＰＬからの電気エネルギーが図示を省略した整流回路を介して蓄電池１３１に充電される一方、制御装置３００からの運転指令値Ｃ３（すなわち電気エネルギーの定格出力に対する出力比率Ｒ３の運転指令値）により、蓄電池１３１からの直流の電気エネルギーを電気貯蔵用インバーター１３２によって交流の電気エネルギーＰ３に変換し、変換した電気エネルギーＰ３を、交流遮断器１３３を介して電力供給ラインＰＬに供給するようになっている。
【００６２】
熱貯蔵部１４０は、本実施の形態では、蓄熱装置１４１（例えば貯湯タンク）および熱エネルギー調節部１４２（具体的には熱エネルギー調節弁）を備えている。熱貯蔵部１４０は、熱供給ラインＴＬからの熱エネルギーＱ４（例えば水蒸気または熱水の熱エネルギー）が蓄熱装置１４１に貯蔵される一方、蓄熱装置１４１からの熱エネルギーＱ４（例えば水蒸気または熱水の熱エネルギー）を、熱エネルギー調節部１４２を介して熱供給ラインＴＬに供給するようになっている。
【００６３】
なお、熱貯蔵部１４０は、制御装置３００によって、直接的には制御されないが、熱エネルギーに関与する構成要素、この例では、ＣＨＰ１１０、熱負荷１７０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ１，Ｑ７，Ｑ５のバランスに基づいて間接的に制御される。例えば、熱負荷１７０を５４０００ｋＪの熱エネルギーＱ７と仮定すると、制御装置３００は、ＣＨＰ１１０をＣＨＰ１１０から出力される熱エネルギーＱ１が３６０００ｋＪになるように制御し、バックアップ熱エネルギー供給部１５０から熱エネルギーＱ５を供給しない（バックアップ熱エネルギー供給部１５０をバックアップ熱エネルギー供給部１５０から出力される熱エネルギーＱ５が０ｋＪになるように制御した）場合には、結果として、熱貯蔵部１４０を出力が１８０００ｋＪになるように出力比率Ｒ４（例えば熱エネルギーの定格出力が３６０００ｋＪの場合には５０％）で制御することになる。
【００６４】
ここで、蓄熱装置１４１は、常温より温かい熱エネルギーを蓄える温熱蓄熱装置（例えば貯湯タンク）に代えて或いは加えて、常温よりも冷たい熱エネルギーを蓄える冷熱蓄熱装置（蓄冷装置）（例えば製氷タンク）を含んでいてもよい。
【００６５】
バックアップ熱エネルギー供給部１５０は、本実施の形態では、ガスボイラー装置とされている。バックアップ熱エネルギー供給部１５０は、燃料流量調節弁１５１、ボイラー１５２および調整バルブ１５３を備えている。バックアップ熱エネルギー供給部１５０は、燃料供給源Ｆから燃料流量調節弁１５１を介して供給されてきた燃料によりボイラー１５２を加熱し、得られた水蒸気または熱水の熱エネルギーＱ５を、制御装置３００からの運転指令値Ｃ５（すなわち熱エネルギーの定格出力に対する出力比率Ｒ５の運転指令値、具体的にはボイラー１５２の熱供給ラインＴＬに設けられた調整バルブ１５３の開度の運転指令値Ｃ５）により、熱供給ラインＴＬに供給するようになっている。例えば、バックアップ熱エネルギー供給部１５０は、熱エネルギーの定格出力を３６０００ｋＪ、出力比率Ｒ５を５０％とすると、制御装置３００から熱エネルギーの定格出力３６０００ｋＪに対する出力比率Ｒ５として５０％の運転指令値Ｃ５が入力されることで、１８０００ｋＪの熱エネルギーＱ５で運転するようになっている。
【００６６】
電気負荷１６０としては、電灯や電気機器（例えば電気冷却装置）を例示でき、熱負荷１７０としては、吸収冷却装置、冷房装置や暖房装置を例示できる。ここで、熱負荷１７０は、常温より温かい温熱負荷に加えて、常温よりも冷たい冷熱負荷も含む概念である。つまり、ここでいう熱エネルギーＱ７は、温熱エネルギーおよび冷熱エネルギーの双方を含む概念である。
【００６７】
電気負荷１６０および熱負荷１７０は、次の（ａ）〜（ｄ）のカテゴリーに分類することができる。
【００６８】
（ａ）エネルギー需要の不可欠な消費エネルギーを消費する調整不可能な負荷（第１負荷Ｌ１）
第１負荷Ｌ１は、例えば、耐久運転試験などの試験室に設置される電気機器や空調機器、医用室（手術室や集中治療室など）に設置される医療機器や空調機器、或いは、コンピュータ室に設置される電源機器や空調機器などのように、電気エネルギーおよび熱エネルギーを常に消費する最優先負荷である。従って、第１負荷Ｌ１は、制御装置３００によって制御することができない負荷である。
【００６９】
（ｂ）割り込み可能かつ調整可能な負荷（第２負荷Ｌ２）
第２負荷Ｌ２は、例えば、一般の居住区域、工業区域や第３区域に設置される照明機器等の電気機器や空調機器などのように、電気エネルギーおよび熱エネルギーの消費と中断とを任意に切り替えることが可能な一般負荷である。従って、第２負荷Ｌ２は、制御装置３００によって制御することができる負荷である。すなわち、第２負荷Ｌ２は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ６（Ｃ６２），Ｃ７（Ｃ７２）〔第２負荷Ｌ２の定格消費エネルギーに対する消費比率Ｒ６（Ｒ６２），Ｒ７（Ｒ７２）の運転指令値〕により、電気エネルギー消費量および熱エネルギー消費量を変更することができるようになっている。
【００７０】
（ｃ）一度実行されても予め定めた所定の期間内（例えばその日の内）に総実行時間に到達していれば中断することができる管理可能な負荷（第３負荷Ｌ３）
第３負荷Ｌ３は、例えば、クリーニング工場の洗濯装置やバッチ処理を行う機器、ボール盤、電気機器に対して充電を行う充電器などのように、運転時間の合計が所定の期間（例えばその日）の終わりに規定時間に達していれば、電気エネルギーおよび熱エネルギーの消費と中断とを任意に切り替えることが可能な負荷である。従って、第３負荷Ｌ３は、制御装置３００によって制御することができる負荷である。すなわち、第３負荷Ｌ３は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ６（Ｃ６３），Ｃ７（Ｃ７３）〔第３負荷Ｌ３の定格消費エネルギーに対する消費比率Ｒ６（Ｒ６３），Ｒ７（Ｒ７３）の運転指令値〕により、電気エネルギー消費量および熱エネルギー消費量を変更することができるようになっている。
【００７１】
（ｄ）一度実行されると総実行時間に到達するまで中断することができない管理可能な負荷（第４負荷Ｌ４）
第４負荷Ｌ４は、例えば、電気オーブン、鋳物工場の電気溶解炉や人工気候室などの実験装置などのように、電気エネルギーおよび熱エネルギーの消費と中断とを切り替えることが可能であるものの、一旦運転すると連続的な一定時間においてエネルギーの消費を中断することができない負荷である。従って、第４負荷Ｌ４は、制御装置３００によって制御することができる負荷である。すなわち、第４負荷Ｌ４は、制御装置３００の出力系に接続されており、制御装置３００からの運転指令値Ｃ６（Ｃ６４），Ｃ７（Ｃ７４）〔第４負荷Ｌ４の定格消費エネルギーに対する消費比率Ｒ６（Ｒ６４），Ｒ７（Ｒ７４）の運転指令値〕により、電気エネルギー消費量および熱エネルギー消費量を変更することができるようになっている。
【００７２】
そして、電力供給ラインＰＬは、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および大規模電力網２００に電気的に接続されており、熱供給ラインＴＬは、ＣＨＰ１１０、熱貯蔵部１４０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０および熱負荷１７０に熱的に接続されている。なお、ＲＥＳ１２０が自然エネルギーを利用して熱エネルギーを出力するものを含む場合、熱供給ラインＴＬは、ＲＥＳ１２０にも熱的に接続される。
【００７３】
［制御装置について］
制御装置３００は、構内エネルギー網１００の全体の制御を司るものである。
【００７４】
図４は、図２および図３に示す構内エネルギー網１００の制御装置３００を中心に示す概略ブロック図である。
【００７５】
図４に示すように、制御装置３００（コンピュータ）は、外部装置（マンマシンインタフェース）として、キーボードやポインティングデバイス等を含む入力部３１０と、ディスプレイ等の表示部３２０とを備えている。
【００７６】
制御装置３００は、構内エネルギー網１００に加えて、本発明の実施の形態では、インターネット回線４００にも接続されるようになっている。
【００７７】
制御装置３００は、内部装置として、プログラムＰＲを実行したり、各種の演算処理を実行したりする各種の処理を実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の制御部３３０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発メモリ３４１およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）や電気的書き換え可能な不揮発ＲＯＭ等の不揮発メモリ３４２を含む記憶部３４０と、第１読取部３５０と、第２読取部３６０とを備えている。
【００７８】
制御部３３０は、表示部３２０に対し、各種の入力画面を表示し、ユーザーが入力部３１０を操作して必要な情報の入力を受ける。
【００７９】
揮発メモリ３４１は、制御部３３０により演算処理等の各種の処理を実行する際にワークメモリ等として適宜使用される。不揮発メモリ３４２は、ハードディスク装置やフラッシュメモリ等を含んでいる。
【００８０】
第１読取部３５０は、プログラムＰＲが記録されたコンピュータ読み取り可能なＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等の記録媒体Ｍを読み取るようになっている。不揮発メモリ３４２には、第１読取部３５０によって読み取られたプログラムＰＲを含むソフトウェアが予め格納（インストール）される。なお、記録媒体Ｍは、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリやＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカードであってもよい。また、プログラムＰＲは、インターネット回線４００を通じてダウンロードされたものであってもよい。本実施の形態では、第２読取部３６０は、外部記録媒体ＭＥを読み取るようになっている。外部記録媒体ＭＥとしては、それには限定されないが、代表的にはＵＳＢメモリを例示できる。
【００８１】
なお、図４に示すエネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３については後述する。
【００８２】
ところで、従来の構成の如く、各時間帯での個別評価値（最も良い最高評価値）となるエネルギー生成部（この例ではＣＨＰ１１０およびＲＥＳ１２０）、エネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）並びにバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力値を、さらには制御可能なエネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）が存在する場合には、該制御可能なエネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）の需要を算出しても、一の時間帯の設定値から、連続する次の時間帯の設定値へ移行するときの移行評価値で稼動期間全体を通して評価した場合には通常は最適動作を行うようにはなっていない。
【００８３】
図５および図６は、稼動期間Ｔを複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）に分割して各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での個別評価値が稼動期間Ｔ全体を通して評価した場合に最適動作を行うようになっていないことを説明するための図表である。図５は、個々の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での個別評価値の例を示している。図６は、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の複数の設定値を組み合わせて稼動期間Ｔ全体を通して評価した場合での移行評価値の例を示している。ここで、ｎは２以上の整数である。なお、この例では、稼動期間Ｔを１日とし、時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）の単位を１５分として説明する。従って、「ｎ」は９６、「ｉ」は、２から９５のうちの何れかの整数である。また、この例において、各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での複数の評価値として、［１］から［７］の７段階の評価値とし、評価値が小さい程、評価が良いことを表している。
【００８４】
図５に示すように、個々の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）では、例えば、時間帯ＵＴ（ｉ−１）（例えば１１時４５分００秒）の設定値α２での個別評価値が［１］、連続する次の時間帯ＵＴ（ｉ）（例えば１２時００分００秒）の設定値α３での個別評価値が［６］である場合、稼動期間Ｔ全体を通して評価した場合での評価値は、これらを合計した値（例えば「…＋［１］＋［６］＋…＝Ｘ」）となる。
【００８５】
これに対して、図６に示すように、時間帯ＵＴ（ｉ−１）（例えば１１時４５分００秒）の設定値（例えばβ２，β７，β１２）から、連続する次の時間帯ＵＴ（ｉ）（例えば１２時００分００秒）の設定値（例えばβ３，β８，β１３）へ移行するときの移行評価値（例えば［１］，［２］，［３］，…）と、次の時間帯ＵＴ（ｉ）（例えば１２時００分００秒）の設定値（例えばβ３，β８，β１３）から、さらに連続する次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）（例えば１２時１５分００秒）の設定値（例えばβ４，β９，β１４）へ移行するときの移行評価値（例えば［６］，［５］，［４］，［２］，［３］，…）とを組み合わせて稼動期間Ｔ（この例では１日）全体を通して評価した場合には、複数の設定値の組み合わせにおいて、稼動期間Ｔ全体〔各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）〕を通じて視た場合での最も良い評価値は、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）への移行評価値（例えば［３］）、次の時間帯ＵＴ（ｉ）からさらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）への移行評価値（例えば［２］）を合計した値〔例えば「…＋［３］＋［２］＋…＝Ｙ（ＹはＸより小さい値）」〕となる。ここで、移行評価値は、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、制御可能なエネルギー負荷、さらには、この例ではバックアップ熱エネルギー供給部といった各構成要素の設定値をパラメータとして、一の時間帯の設定値から次の時間帯の設定値へ移行するときに、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つの低減を目的とする適合関数から得られる値である。
【００８６】
このように、従来の構成では、時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）毎に個別評価値を決定することから、個別評価値は、個々の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）の合計（図５に示す例では「…＋［１］＋［６］＋…」＝Ｘ）となり、移行評価値（図６に示す例では「…＋［３］＋［２］＋…」＝Ｙ＜Ｘ）に比べて通常は悪い評価となるという不都合を定性的に含んでいる。
【００８７】
従って、従来の構成では、稼動期間Ｔ全体を通して、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の実質的な最適動作を行うようにはなっていない。
【００８８】
この点、本実施の形態では、制御装置３００にプログラムＰＲを実行させることにより次のような、構内エネルギー網１００におけるエネルギー管理の評価の最適化処理を行っている。
【００８９】
［プログラムのソフトウェア構成について］
図７は、図４に示す制御装置３００における制御部３３０の制御構成を示す概略構成図である。
【００９０】
プログラムＰＲは、制御装置３００における制御部３３０を、入力手段ＰＲ１（入力部の一例）と、演算手段ＰＲ２（演算部の一例）と、出力手段ＰＲ３（出力部の一例）とを含む手段として機能させる。すなわち、プログラムＰＲは、入力手段ＰＲ１に対応する入力ステップと、演算手段ＰＲ２に対応する演算ステップと、出力手段ＰＲ３に対応する出力ステップとを含むステップを制御装置３００（具体的には制御部３３０）に実行させるためのものである。換言すれば、制御装置３００（具体的には制御部３３０）は、入力手段ＰＲ１と、演算手段ＰＲ２と、出力手段ＰＲ３とを含む各手段として機能するようになっている。
【００９１】
（入力ステップ）
入力ステップは、構内エネルギー網１００におけるエネルギー管理の評価を最適化するための設定値を計算するために、予め定めた所定の入力情報を入力する。所定の入力情報は、ベクトル情報と、スカラー情報と、技術情報とを含んでいる。ベクトル情報は、予め定めた所定の稼動期間Ｔ（この例では１日）の全体を通して変化可能な情報である。スカラー情報は、稼動期間Ｔの全体を通して変化しない情報である。技術情報は、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の特性を示す情報である。
【００９２】
具体的には、ベクトル情報は、エネルギー料金、時間帯電力料金、電力需要、および、熱需要のうち少なくとも１つを含んでいる。
【００９３】
スカラー情報は、稼動シーズンモード（例えば冷房及び暖房の運転モード）での設定値、および、１つ前（この例では前日）の稼動期間Ｔの最後の時間帯ＵＴ（ｎ）での設定値（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ３，Ｒ４）のうち少なくとも１つを含んでいる。
【００９４】
また、技術情報は、ＣＨＰ１１０の定格出力、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の燃料ガスの消費量に換算するための変換パラメータ、および、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の出力の熱エネルギーＱ１に換算するための変換パラメータのうち少なくとも１つを含んでいる。ここで、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の燃料ガスの消費量に換算するための変換パラメータとしては、例えば、エンジン負荷率に対応する燃料ガスの消費量を示す所定の関数（換算式）の係数（換算係数）を挙げることができる。また、ＣＨＰ１１０の出力の熱エネルギーＱ１は、例えば、ＣＨＰ１１０の電力出力に依存し（ＣＨＰ１１０の電力出力と相関関係があり）、電力出力（具体的にはエンジン回転数）が決まると、自動的にＣＨＰ１１０の排熱量が決まることから、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の出力の熱エネルギーＱ１に換算するための変換パラメータとしては、例えば、ＣＨＰ１１０の電力出力に対応するＣＨＰ１１０の排熱量を示す所定の関数（換算式）の係数（換算係数）を挙げることができる。
【００９５】
そして、入力ステップは、予想されるエネルギー需要に関するエネルギー需要データＤＴ１（図４参照）、エネルギー単価に関するエネルギー単価データＤＴ２（図４参照）および構内エネルギー網１００の対象となる地域の予想される気象条件に関する気象条件データＤＴ３（図４参照）を受け取る。
【００９６】
本実施の形態では、制御装置３００は、ユーザーにより入力部３１０で直接入力されたエネルギー需要データＤＴ１を取得する。また、制御装置３００は、インターネット回線４００のウェブサイトからのエネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３を自動的に取得する。
【００９７】
記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、入力部３１０で取得したエネルギー需要データＤＴ１が予め格納される。また、記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、インターネット回線４００のウェブサイトから取得したエネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３も予め格納される。
【００９８】
ここで、エネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３は、処理の対象となる処理対象の予め定めた所定の稼動期間Ｔ（例えば２４時間）分の予め定めた所定の時間帯ＵＴ（例えば１５分＝０．２５時間）（単位時間）毎のデータとされている。すなわち、エネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３は、稼動期間Ｔを時間帯ＵＴ単位で割ったＮ（＝Ｔ／ＵＴ）回の処理単位分のデータとなる。例えば、エネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３は、次の日における１日分（例えば時間帯ＵＴが１５分の場合には９６回の処理単位「２４時間／０．２５時間」）のデータであってもよいし、次の日の午前または午後における半日分（例えば時間帯ＵＴが１５分の場合には４８回の処理単位「１２時間／０．２５時間」）のデータであってもよく、さらに短い期間のデータであってもよいし、１日分のデータよりも多いデータであってもよい。
【００９９】
そして、制御装置３００は、エネルギー需要データＤＴ１および気象条件データＤＴ３の予想期間（例えば次の日の１２月２５日の０時０分０秒〜２３時５９分５９秒）より前に事前に（例えば前日の１２月２４日において最適化処理の完了が１２月２５日の０時０分０秒に間に合う時間に一括して、或いは、当日の１２月２５日の対応する時間帯ＵＴ毎の直前に随時）最適化処理を行う。また、制御装置３００は、エネルギー需要データＤＴ１および気象条件データＤＴ３の予想期間（例えば当日の１２月２５日の０時０分０秒〜２３時５９分５９秒）において対応する時間帯ＵＴの処理単位（例えば時間帯ＵＴが１５分の場合に９６回の処理単位）に合わせて構内エネルギー網１００のエネルギー管理を行う。
【０１００】
エネルギー需要データＤＴ１は、予想期間における時間帯ＵＴ毎の消費エネルギーであり、エネルギー需要の不可欠な消費エネルギー（第１負荷Ｌ１により消費される消費エネルギー）を含んでいる。
【０１０１】
エネルギー需要データＤＴ１は、電力の需要予想（一定時刻間隔毎の需要予想電気エネルギー）および熱エネルギーの需要予想（一定時刻間隔毎の需要予想熱エネルギー）とされている。エネルギー需要データＤＴ１は、大規模電力網２００の電力交換プロファイルを含んでいてもよい。ここで、電力交換プロファイルとは、配電事業者（電力会社）との間で取り決められた電力の需要予想（一定時刻間隔毎の予想電気エネルギー）を示す情報であり、需要家はこれに違反するとペナルティが課されることがある。
【０１０２】
なお、本実施の形態では、エネルギー需要データＤＴ１は、ユーザーにより制御装置３００に直接入力されるが、インターネット回線４００のウェブサイトから或いは外部記録媒体ＭＥ（図４参照）を用いて制御装置３００に入力されてもよい。インターネット回線４００のウェブサイトからエネルギー需要データＤＴ１が入力される場合、記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、ウェブサイトから入力されたエネルギー需要データＤＴ１が予め格納される。外部記録媒体ＭＥを用いてエネルギー需要データＤＴ１が入力される場合、第２読取部３６０は、エネルギー需要データＤＴ１を保存した外部記録媒体ＭＥを読み取り、記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、第２読取部３６０によって読み取られたエネルギー需要データＤＴ１が予め格納される。
【０１０３】
また、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３は、インターネット回線４００のウェブサイトから取得されるが、ユーザーにより制御装置３００に直接入力されるか或いは／さらに外部記録媒体ＭＥを用いて制御装置３００に入力されてもよい。ユーザーによりエネルギー単価データＤＴ２および／または気象条件データＤＴ３が直接入力される場合、記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、ユーザーにより直接入力されたエネルギー単価データＤＴ２および／または気象条件データＤＴ３が予め格納される。外部記録媒体ＭＥを用いてエネルギー単価データＤＴ２および／または気象条件データＤＴ３が入力される場合、第２読取部３６０は、エネルギー単価データＤＴ２および／または気象条件データＤＴ３を保存した外部記録媒体ＭＥを読み取り、記憶部３４０（例えば不揮発メモリ３４２）には、第２読取部３６０によって読み取られたエネルギー単価データＤＴ２および／または気象条件データＤＴ３が予め格納される。
【０１０４】
ここで、エネルギー単価データＤＴ２としては、代表的には、大規模電力網２００に対して課される電気料金として１ｋＷｈ当たりの電気エネルギー単価、ＣＨＰ１１０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０に対して課されるガス料金としてガス１立方メートル当たりの熱エネルギー単価を例示できる。なお、ＣＨＰ１１０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０は、本実施の形態では、燃料としてガスを用いるが、固形燃料を用いてもよい。この場合、エネルギー単価データＤＴ２は、例えば、固形燃料の重量当たりの熱エネルギー単価とすることができる。
【０１０５】
また、気象条件データＤＴ３としては、本実施の形態のように、ＲＥＳ１２０が太陽光発電装置１２１の場合、太陽の日照角度、曇り度合いを例示でき、ＲＥＳ１２０が風力発電装置１２２の場合、風向き、風速を例示できる。なお、気象条件データＤＴ３は、構内エネルギー網１００の対象となる地域の気象条件データであるが、具体的には、ＲＥＳ１２０（この例では太陽光発電装置１２１および風力発電装置１２２）が設置されている地域の気象条件データである。
【０１０６】
（演算ステップ）
演算ステップは、入力ステップにて入力された入力情報に基づいて、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力値（この例では出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５）を、さらには制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０が存在する場合には、該制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０の需要（この例では消費比率Ｒ６，Ｒ７）を、設定値として予め定めた所定の最適化アルゴリズムにより電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０の予め設定された所定の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）毎に稼動期間Ｔを分割した複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）単位で演算する。
【０１０７】
ここで、最適化アルゴリズムとしては、従来公知の手法を用いることができ、代表的には、目的関数の勾配の情報を利用する逐次２次計画アルゴリズムや、生物の進化の過程を模倣した遺伝的アルゴリズムを例示できる。この例では、最適化アルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズムを採用している。
【０１０８】
そして、演算ステップは、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７をそれぞれ変化させた組み合わせでの大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力（熱エネルギーＱ５）に対する電気貯蔵部１３０の複数のレベル（この例では２０％，５０％，７０％，１００％の４つのレベル）、かつ、熱貯蔵部１４０の複数のレベル（この例では２０％，５０％，７０％，１００％の４つのレベル）毎に時間帯ＵＴ（例えば１５分）単位でのエネルギーバランスの２以上の候補を該２以上の候補の個別評価値の収束状態が予め定めた所定の収束基準に達するまで繰り返し生成する。
【０１０９】
詳しくは、ＣＨＰ１１０の出力範囲は、出力なし（０％）から定格出力（１００％）までの値が予め定めた所定の分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６個の値またはレベル）の値（レベル）になるように均等に分割される出力比率Ｒ１となる。具体的には、出力比率Ｒ１は、「00000000」（１０進数で０）のときに「０％」、「00000001」（１０進数で１）のときに「１×１００％／２５５＝０．３９％」、「00000010」（１０進数で２）のときに「２×１００％／２５５＝０．７８％」、・・・、「11111110」（１０進数で２５４）のときに「２５４×１００％／２５５＝９９．６％」、「11111111」（１０進数で２５５）のときに「２５５×１００％／２５５＝１００％」となる。そして、演算ステップにおいて、ＣＨＰ１１０の出力範囲を出力比率Ｒ１が所定の分割数ＤＩになるように均等に分割した値（具体的には０％「00000000」〜１００％「11111111」の１／２５５＝０．３９％刻みに分割した値）から選択された何れかの値に変化させる。
【０１１０】
ＲＥＳ１２０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力範囲についても、同様にして出力比率Ｒ２，Ｒ５が所定の分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６個の値またはレベル）の値（レベル）になるように均等に分割することができる。
【０１１１】
なお、ＣＨＰ１１０の性能上、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ２は、所定比率（例えば１０％）以下の場合には全て０％「00000000」にすることができる。
【０１１２】
また、電気負荷１６０の消費範囲は、消費なし（０％）から定格消費エネルギー（１００％）までの値が予め定めた所定の分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６個の値またはレベル）の値（レベル）になるように均等に分割される消費比率Ｒ６となる。具体的には、消費比率Ｒ６は、「00000000」（１０進数で０）のときに「０％」、「00000001」（１０進数で１）のときに「１×１００％／２５５＝０．３９％」、「00000010」（１０進数で２）のときに「２×１００％／２５５＝０．７８％」、・・・、「11111110」（１０進数で２５４）のときに「２５４×１００％／２５５＝９９．６％」、「11111111」（１０進数で２５５）のときに「２５５×１００％／２５５＝１００％」となる。そして、演算ステップにおいて、電気負荷１６０の消費範囲を消費比率Ｒ６が所定の分割数ＤＩになるように均等に分割した値（具体的には０％「00000000」〜１００％「11111111」の１／２５５＝０．３９％刻みに分割した値）から選択された何れかの値に変化させる。
【０１１３】
熱負荷１７０の消費範囲についても、同様にして消費比率Ｒ７が所定の分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６個の値またはレベル）の値（レベル）になるように均等に分割することができる。
【０１１４】
また、電気貯蔵部１３０の出力範囲、および、結果として出力される熱貯蔵部１４０の出力範囲についても、同様にして出力なし（０％）から定格出力（１００％）までの値が予め定めた所定の分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６個）のレベルになるように均等に分割される出力比率Ｒ３，Ｒ４となるようにしてもよいが、最適化アルゴリズム及び最短経路問題解法アルゴリズムの処理時間の関係から、電気貯蔵部１３０の出力範囲、および、結果として出力される熱貯蔵部１４０の出力範囲は、２個以上１０個以下程度、この例では、２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルに分割している。具体的には、出力比率Ｒ３，Ｒ４は、「00110011」（１０進数で５１）のときに「５１×１００％／２５５＝２０％」、「01000000」（１０進数で１２８）のときに「１２８×１００％／２５５＝５０．１％」、「10110011」（１０進数で１７９）のときに「１７９×１００％／２５５＝７０．１％」、「11111111」（１０進数で２５５）のときに「２５５×１００％／２５５＝１００％」となる。そして、演算ステップにおいて、電気貯蔵部１３０の出力範囲、および、結果として出力される熱貯蔵部１４０の出力範囲を出力比率Ｒ３，Ｒ４が所定の分割数ＤＪになるように分割した値（具体的には２０％「00110011」〜１００％「11111111」の３０．１％，２０％，２９．９％刻みに分割した値）から選択された何れかの値に変化させる。
【０１１５】
なお、分割数ＤＩは、ＣＨＰ１１０の出力範囲とＲＥＳ１２０の出力範囲とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力範囲と電気負荷１６０の消費範囲と熱負荷１７０の消費範囲との間で異なった値であってもよい。また、分割数ＤＪは、電気貯蔵部１３０の出力範囲と熱貯蔵部１４０の出力範囲との間で異なった値であってもよい。
【０１１６】
そして、演算ステップは、第１計算プロセスと、第２計算プロセスと、評価プロセスと、第１選択プロセスと、重み付けプロセスと、最短経路問題解法プロセスと、第２選択プロセスとを有している。
【０１１７】
＜第１計算プロセス＞
第１計算プロセスは、ＣＨＰ１１０の定格出力とＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１とを掛け合わせることによりＣＨＰ１１０の出力（電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１）を計算する。
【０１１８】
具体的には、第１計算プロセスは、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１の出力範囲を出力比率Ｒ１１が２５６個になるように均等に分割する。例えば、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーの定格出力を２５．１ｋＷｈとすると、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１１が「00111101」（１０進数で６１）のときに２３．９％となり、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１は６ｋＷｈ（＝２５．１ｋＷｈ×２３．９％）となる。ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１も同様にしてＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１の出力範囲を出力比率Ｒ１２が２５６個になるように均等に分割することでＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１を求めることができる。
【０１１９】
また、第１計算プロセスは、気象条件に基づいたＲＥＳ１２０の最大出力とＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２とを掛け合わせることによりＲＥＳ１２０の出力（この例では電気エネルギーＰ２）を計算する。
【０１２０】
具体的には、第１計算プロセスは、ＲＥＳ１２０が太陽光発電装置１２１の場合、太陽光発電装置１２１の出力範囲を出力比率Ｒ２１が２５６個になるように均等に分割し、気象条件データＤＴ３により総太陽輻射および周囲温度による太陽光の光量から太陽光発電装置１２１の最大出力を求める太陽光発電用換算式または換算テーブルを用いて太陽光発電装置１２１の最大出力を算出する。例えば、得られた太陽光発電装置１２１の最大出力が２．５１ｋＷｈであると、太陽光発電装置１２１の出力比率Ｒ２１が「00111101」（１０進数で６１）のときに２３．９％となり、太陽光発電装置１２１の出力（電気エネルギーＰ２１）は０．６ｋＷｈ（＝２．５１ｋＷｈ×２３．９％）となる。ＲＥＳ１２０が風力発電装置１２２の場合も、同様にして気象条件データＤＴ３により風向き、風速による風の風量から風力発電装置１２２の最大出力を求める風力発電用換算式または換算テーブルを用いて求めることができる。なお、ＲＥＳ１２０が自然エネルギーを利用して熱エネルギーを出力するものを含む場合、その出力（熱エネルギー）も同様にして求めることができる。また、これらの換算式または換算テーブルは、ＲＥＳ１２０の仕様書等に基づいて予め設定（記憶部３４０に記憶）しておくことができる。
【０１２１】
また、第１計算プロセスでは、バックアップ熱エネルギー供給部１５０（熱エネルギーＱ５）の出力は、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の定格出力とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５とを掛け合わせることにより計算する。
【０１２２】
具体的には、第１計算プロセスは、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力範囲を出力比率Ｒ５が２５６個になるように均等に分割する。例えば、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーの定格出力を８６０００ｋＪとすると、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５が「00111101」（１０進数で６１）のときに、２３．９％となり、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５は２０５５４ｋＪ（＝８６０００ｋＪ×２３．９％）となる。
【０１２３】
また、第１計算プロセスでは、電気貯蔵部１３０の出力（電気エネルギーＰ３）は、充電状態に基づいて、電気貯蔵部１３０の最大出力と電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３とを掛け合わせせることにより計算する。
【０１２４】
具体的には、第１計算プロセスは、電気貯蔵部１３０の出力範囲を出力比率Ｒ３が２５６個になるように均等に分割し、電気貯蔵部１３０の充電状態および電気貯蔵部１３０の最大エネルギー量に基づいて電気貯蔵部１３０の最大出力を計算する。これにより、第１計算プロセスは、電気貯蔵部１３０の充電状態および電気貯蔵部１３０の最大エネルギー量のうち何れか一方の使用によって、最大出力を決定することができる。例えば、電気貯蔵部１３０の充電状態が５０％になるように決定され、電気貯蔵部１３０の最大エネルギー量を５ｋＷｈとすると、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３が「00110011」（１０進数で５１）のときに、２０％となり、電気貯蔵部１３０の出力（電気エネルギーＰ３）は０．５ｋＷｈ（＝５ｋＷｈ×５０％×２０％）となる。
【０１２５】
また、第１計算プロセスは、電気負荷１６０の定格消費電力と電気負荷１６０の消費比率Ｒ６とを掛け合わせることにより電気負荷１６０の消費エネルギーＱ６（電気エネルギー）を計算し、熱負荷１７０の定格消費電力と熱負荷１７０の消費比率Ｒ７とを掛け合わせることにより熱負荷１７０の消費エネルギーＱ７（熱エネルギー）を計算する。ここで、電気負荷１６０のエネルギー消費および熱負荷１７０のエネルギー消費は、それぞれ、第１負荷Ｌ１のエネルギー消費以外のエネルギー消費である。
【０１２６】
具体的には、第１計算プロセスは、電気負荷１６０の消費範囲を消費比率Ｒ６が２５６個になるように均等に分割する。例えば、電気負荷１６０の定格消費電力を２５．１ｋＷｈとすると、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６が「00111101」（１０進数で６１）のときに２３．９％となり、電気負荷１６０の消費エネルギーＱ６は６ｋＷｈ（＝２５．１ｋＷｈ×２３．９％）となる。熱負荷１７０の消費エネルギーＱ７も同様にして熱負荷１７０の消費範囲を消費比率Ｒ７が２５６個になるように均等に分割することで熱負荷１７０の消費エネルギーＱ７を求めることができる。
【０１２７】
ここで、熱貯蔵部１４０の出力（熱エネルギーＱ４）は、熱負荷１７０で消費される熱エネルギーＱ７と、ＣＨＰ１１０から出力される熱エネルギーＱ１、および、バックアップ熱エネルギー供給部１５０から出力される熱エネルギーＱ５とを加算した熱エネルギー（Ｑ１＋Ｑ５）の受給バランスから得られるものである。従って、第１計算プロセスでは、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４は、熱負荷１７０の熱消費エネルギーＱ７から、合計の熱エネルギー（Ｑ１＋Ｑ５）を差し引いた差分の熱エネルギーを、熱貯蔵部１４０の貯蔵熱量（＝［熱貯蔵部１４０の最大熱量］×［熱貯蔵部１４０の蓄熱比率］）で割ることにより得ることができる。例えば、熱貯蔵部１４０の熱エネルギーの定格出力を１８０００ｋＪとすると、熱貯蔵部１４０の蓄熱比率が５０％になるように決定され、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４が「00110011」（１０進数で５１）のときに、２０％となり、熱貯蔵部１４０の出力（熱エネルギーＱ４）は１８００ｋＪ（＝１８０００ｋＪ×５０％×２０％）となる。
【０１２８】
＜第２計算プロセス＞
第２計算プロセスは、入力ステップにて入力されたエネルギー需要データＤＴ１の不可欠な電気消費エネルギーおよび第１計算プロセスで得られた電気負荷１６０の電気消費エネルギーＱ６を合計した総電気エネルギー（電気消費エネルギー）に対する、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の出力（電気エネルギーＰ１）、第１計算プロセスで得られたＲＥＳ１２０の出力（電気エネルギーＰ２）および第１計算プロセスで得られた電気貯蔵部１３０の出力（の電気エネルギーＰ３）を合計した総電気エネルギー（電気供給エネルギー）の差分の電気エネルギーを、大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）として計算する。また、第２計算プロセスは、入力ステップにて入力されたエネルギー需要データＤＴ１の不可欠な熱消費エネルギーおよび第１計算プロセスで得られた熱負荷１７０の熱消費エネルギーＱ７を合計した総熱エネルギー（熱消費エネルギー）に対する、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の出力（熱エネルギーＱ１）および熱貯蔵部１４０の出力（熱エネルギーＱ４）を合計した総熱エネルギー（熱供給エネルギー）の差分の熱エネルギーを、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力（熱エネルギーＱ５）として計算する。
【０１２９】
ここで、エネルギー需要データＤＴ１の不可欠な電気消費エネルギーは、電気負荷１６０の第１負荷Ｌ１により消費されるエネルギーであり、エネルギー需要データＤＴ１の不可欠な熱消費エネルギーは、熱負荷１７０の第１負荷Ｌ１により消費されるエネルギーである。
【０１３０】
エネルギー需要データＤＴ１の第１負荷Ｌ１による不可欠な電気エネルギーと電気負荷１６０の第２負荷Ｌ２、第３負荷Ｌ３および第４負荷Ｌ４による電気エネルギーとを足し合わせた総電気エネルギー（電気消費エネルギー）に対して、ＣＨＰ１１０からの電気エネルギーＰ１とＲＥＳ１２０からの電気エネルギーＰ２と電気貯蔵部１３０からの電気エネルギーＰ３とを足し合わせた総電気エネルギー（電気供給エネルギー）の足りない分の電気エネルギーを大規模電力網２００が賄う。また、エネルギー需要データＤＴ１の第１負荷Ｌ１による不可欠な熱エネルギーと熱負荷１７０の第２負荷Ｌ２、第３負荷Ｌ３および第４負荷Ｌ４による熱エネルギーとを足し合わせた総熱エネルギー（熱消費エネルギー）に対して、ＣＨＰ１１０からの熱エネルギーＱ１と熱貯蔵部１４０からの熱エネルギーＱ４とを足し合わせた総熱エネルギー（熱供給エネルギー）の足りない分の熱エネルギーをバックアップ熱エネルギー供給部１５０が賄う。
【０１３１】
なお、ＲＥＳ１２０が自然エネルギーを利用して熱エネルギーを出力するものを含む場合には、総熱エネルギー（熱供給エネルギー）にはＲＥＳ１２０からの熱エネルギーも足し合わされる。
【０１３２】
＜評価プロセス＞
評価プロセスは、電気エネルギー単価に基づいた電気エネルギー供給コスト、熱エネルギー単価に基づいた熱エネルギー供給コスト、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１と大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐとに基づいたＣＯ２排出量、ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５とに基づいたＣＯ２排出量、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１と大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐとに基づいた１次エネルギー消費量、および、ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５とに基づいた１次エネルギー消費量を評価基準に入れて時間帯ＵＴ毎のエネルギーバランスの２以上の候補を最適化アルゴリズム（この例では遺伝的アルゴリズム）により評価する。ここで、１次エネルギーは、石炭・石油・天然ガスなどの化石燃料、水力・太陽・地熱、または、ウランなどから直接得られるエネルギーであり、通常、ｋＷｈで表される。
【０１３３】
詳しくは、エネルギー供給コストは、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１と入力ステップで得られた電気エネルギー単価とを掛け合わせることで電気エネルギー供給コストを算出し、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１と入力ステップで得られた熱エネルギー単価とを掛け合わせることで熱エネルギー供給コストを算出し、第２計算プロセスで得られた大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐと入力ステップで得られた電気エネルギー単価とを掛け合わせることで電気エネルギー供給コストを算出し、第２計算プロセスで得られたバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５と入力ステップで得られた熱エネルギー単価とを掛け合わせることで熱エネルギー供給コストを算出し、これらを足し合わせることで得られる。
【０１３４】
ＣＯ２排出量は、ＣＯ２排出量の換算式または換算テーブルにより、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１からＣＯ２排出量を換算し、第２計算プロセスで得られた大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐからＣＯ２排出量を換算し、第２計算プロセスで得られたバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５からＣＯ２排出量を換算し、これらを足し合わせることで得られる。ＣＯ２排出量の換算式または換算テーブルは、記憶部３４０に予め記憶されている。ＣＨＰ１１０による電気エネルギーＰ１のＣＯ２排出量の換算、大規模電力網２００による電気エネルギーＰｐのＣＯ２排出量の換算、ＣＨＰ１１０による熱エネルギーＱ１のＣＯ２排出量の換算、および、バックアップ熱エネルギー供給部１５０による熱エネルギーＱ５のＣＯ２排出量の換算は、従来公知の手法で行うことができ、ここでは詳しい説明は省略する。
【０１３５】
１次エネルギー消費量は、１次エネルギー消費量の換算式または換算テーブルにより、第１計算プロセスで得られたＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１から１次エネルギー消費量を換算し、第２計算プロセスで得られた大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐから１次エネルギー消費量を換算し、第２計算プロセスで得られたバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５から１次エネルギー消費量を換算し、これらを足し合わせることで得られる。１次エネルギー消費量の換算式または換算テーブルは、記憶部３４０に予め記憶されている。ＣＨＰ１１０による電気エネルギーＰ１の１次エネルギー消費量の換算、大規模電力網２００による電気エネルギーＰｐの１次エネルギー消費量の換算、ＣＨＰ１１０による熱エネルギーＱ１の１次エネルギー消費量の換算、および、バックアップ熱エネルギー供給部１５０による熱エネルギーＱ５の１次エネルギー消費量の換算は、従来公知の手法で行うことができ、ここでは詳しい説明は省略する。
【０１３６】
評価プロセスは、こうして得られたエネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量に基づいて時間帯ＵＴ毎のエネルギーバランスの２以上の候補を評価する。
【０１３７】
詳しくは、評価プロセスは、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量から目的関数を用いて個別評価値を求め、得られた個別評価値が大きい程或いは小さい程、候補をより確実に評価することができる。本実施の形態において、個別評価値が小さい程、候補をより確実に評価することができる。目的関数は、記憶部３４０に予め記憶されている。目的関数は、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量の組み合わせによって与えられる。例えば、それには限定されないが、評価プロセスは、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を所定の評価式に代入して時間帯ＵＴ毎のエネルギーバランスの２以上の候補の個別評価値を求めたり、或いは、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量をそれぞれ複数ランクにランク付けし、ランク付けしたエネルギー供給コストのランク値、ＣＯ２排出量のランク値および１次エネルギー消費量のランク値を合計して時間帯ＵＴ毎のエネルギーバランスの２以上の候補の個別評価値を求めたりすることができる。
【０１３８】
なお、評価プロセスは、電力交換プロファイルを評価基準に加える場合、大規模電力網２００の電気エネルギーの合計と電力交換プロファイルの電力需要とが一致している程良い評価となる。電力交換プロファイルを評価プロセスに加えることにより、大規模電力網に要求された電力交換プロフファイルを満たすことができる。
【０１３９】
＜第１選択プロセス＞
第１選択プロセスは、時間帯ＵＴ毎のエネルギーバランスの２以上の候補のうち、該２以上の候補の個別評価値の収束状態が所定の収束基準に達したときに最も良い評価の候補となる最高評価候補を選択する。ここで、第１選択プロセスは、２以上の候補の個別評価値から統計学的に算出した分散値が収束基準内に収まったときを、２以上の候補の個別評価値の収束状態が収束基準に達したときとすることができる。また、第１選択プロセスは、２以上の候補の個別評価値の収束状態が収束基準に達していなくても、予め定めた所定の繰り返し回数評価したときに最も良い評価の候補となる最高評価候補を選択することができる。このとき、第１選択プロセスは、２以上の候補のうち、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量の組み合わせの個別評価値（例えば、評価式による評価値やランク付けによる評価値）が最も小さく或いは最も大きく（この例では最も小さく）なることで該評価が最も良くなる最高評価候補を選択する。
【０１４０】
＜重み付けプロセス＞
図８および図９は、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）へ移行するときの複数の設定値β１〜β１６を組み合わせて稼動期間Ｔ全体を通して評価した場合での移行評価値の図６に示す図表において電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ３，Ｒ４に対するＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０およびバックアップ熱エネルギー供給部（ＢＡＣＫＵＰ）１５０の出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ５並びに電気負荷１６０および熱負荷１７０の消費比率Ｒ６，Ｒ７を示す図表である。図８は、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）での例を示しており、図９は、次の時間帯ＵＴ（ｉ）での例を示している。
【０１４１】
本実施の形態では、演算ステップは、複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）の一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）でのエネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）でのエネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）への優位性（エッジ）〔この例ではβ１→β１、β１→β２、…、β１６→β１５、β１６→β１６というふうに最大で１６×１６×９５＝２４３２０通りの優位性（エッジ）〕を適合関数による移行評価値に基づいて重み付けする（図６参照）。
【０１４２】
ここで、移行評価値は、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つを含む評価条件から得られた値である。
【０１４３】
詳しくは、移行評価値は、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０、電気負荷１６０、熱負荷１７０、バックアップ熱エネルギー供給部（ＢＡＣＫＵＰ）１５０の設定値をパラメータとして、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値（この例ではβ１〜β１６）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値（この例ではβ１〜β１６）へ移行するときに（この例ではβ１→β１、β１→β２、…、β１６→β１５、β１６→β１６）、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量の低減を目的とする適合関数から得られる値である。適合関数は、前記した評価プロセスと同様、電気エネルギー単価に基づいた電気エネルギー供給コスト、熱エネルギー単価に基づいた熱エネルギー供給コスト、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１と大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐとに基づいたＣＯ２排出量、ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５とに基づいたＣＯ２排出量、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１と大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐとに基づいた１次エネルギー消費量、および、ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１とバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ５とに基づいた１次エネルギー消費量を含む評価基準により予め求めておく。適合関数は、記憶部３４０に予め記憶されている。例えば、適合関数をＦＦとすると、適合関数ＦＦは、ＦＦ＝γ１×｜Ｒ１（ｉ）−Ｒ１（ｉ−１）｜＋γ２×｜Ｒ２（ｉ）−Ｒ２（ｉ−１）｜＋γ３×｜Ｒ３（ｉ）−Ｒ３（ｉ−１）｜＋γ４×｜Ｒ４（ｉ）−Ｒ４（ｉ−１）｜＋γ５×｜Ｒ５（ｉ）−Ｒ５（ｉ−１）｜＋γ６×｜Ｒ６（ｉ）−Ｒ６（ｉ−１）｜＋γ７×｜Ｒ７（ｉ）−Ｒ７（ｉ−１）｜の式で表すことができる。但し、γ１〜γ７は、それぞれ、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気負荷１６０および熱負荷１７０に対する、前述した評価基準を考慮した評価係数であり、Ｒ１（ｉ）〜Ｒ５（ｉ）、Ｒ６（ｉ），Ｒ７（ｉ）は、それぞれ、時間帯ＵＴ（ｉ）での出力比率Ｒ１〜Ｒ５、消費比率Ｒ６，Ｒ７であり、Ｒ１（ｉ−１）〜Ｒ５（ｉ−１）、Ｒ６（ｉ−１），Ｒ７（ｉ−１）は、それぞれ、時間帯ＵＴ（ｉ−１）での出力比率Ｒ１〜Ｒ５、消費比率Ｒ６，Ｒ７である。
【０１４４】
ここで、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）へ移行するときの複数の設定値（この例ではβ１〜β１６）の組み合わせ（この例ではβ１→β１、β１→β２、…、β１６→β１５、β１６→β１６の２５６通りの組み合わせ）において、例えば、技術的な制約のために一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）へ移行できない組み合わせがある。例えば、電気貯蔵部１３０は、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）（この例では１５分）の間での温度上昇に限界があり、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の出力比率２０％から次の時間帯ＵＴ（ｉ）の出力比率１００％へ移行できないことがある。このような場合には、移行評価値は、あり得ない値、この例では［１］〜［７］以外の値（例えば［９９９］）にする。
【０１４５】
＜最短経路問題解法プロセス＞
また、演算ステップは、複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での移行評価値を有する設定値（この例ではＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５並びに電気負荷１６０および熱負荷１７０の消費比率Ｒ６，Ｒ７）の組み合わせのうち、最初の時間帯ＵＴ（１）から最後の時間帯ＵＴ（ｎ）までのそれぞれの移行評価値の全合計の評価が最も良い移行評価値（図６に示す例では「…＋［３］＋［２］＋…」）を有する設定値〔図６に示す例では、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値β２、次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値β１３から、さらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）の設定値β９〕の組み合わせをグラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムにより決定する（図６参照）。
【０１４６】
ここで、グラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムとしては、従来公知の手法を用いることができ、代表的には、負の閉路がない場合での単一始点最短経路問題を解法するダイクストラアルゴリズムや、負の閉路がある場合での単一始点最短経路問題を解法するベルマン−フォードアルゴリズムを例示できる。この例では、最短経路問題解法アルゴリズムとして、ダイクストラアルゴリズムを採用している。ダイクストラアルゴリズムは、従来公知の手法であるため、ここでは、ダイクストラアルゴリズムについての詳しい説明は省略する。
【０１４７】
＜第２選択プロセス＞
そして、演算ステップは、最短経路問題解法アルゴリズムにより決定した組み合わせの設定値〔図６に示す例では、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値β２、次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値β１３から、さらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）の設定値β９〕を運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜６４），Ｃ７（Ｃ７２〜７４）として複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）毎に選択する。
【０１４８】
（出力ステップ）
出力ステップは、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０に対して、さらには制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０が存在する場合には、該制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０に対して、設定値〔この例では出力比率Ｒ１（Ｒ１１，Ｒ１２），Ｒ２（Ｒ２１，Ｒ２２），Ｒ５，Ｒ３および消費比率Ｒ６（Ｒ６２〜Ｒ６４），Ｒ７（Ｒ７２〜Ｒ７４）〕を運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜６４），Ｃ７（Ｃ７２〜７４）として複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）毎に送信する。
【０１４９】
そして、出力ステップは、第２選択プロセスで得られたＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０にそれぞれ指令する時間帯ＵＴ毎の運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜６４），Ｃ７（Ｃ７２〜７４）をＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０にそれぞれ送信（出力）する。
【０１５０】
詳しくは、出力ステップは、第２選択プロセスで得られたＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１（Ｒ１１，Ｒ１２）、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２（Ｒ２１，Ｒ２２）、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６（Ｒ６２〜Ｒ６４）および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７（Ｒ７２〜Ｒ７４）に対応する運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜Ｃ６４），Ｃ７（Ｃ７２〜Ｃ７４）をＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０にそれぞれ送信する。
【０１５１】
具体的には、出力ステップは、第２選択プロセスで得られた稼動期間Ｔ全体〔各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）〕を通して評価した運転指令値として、ＣＨＰ１１０の電気エネルギーＰ１の出力比率Ｒ１１（１）〜Ｒ１１（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ１１（１）〜Ｃ１１（Ｎ）をＣＨＰ１１０に、ＣＨＰ１１０の熱エネルギーＱ１の出力比率Ｒ１２（１）〜Ｒ１２（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ１２（１）〜Ｃ１２（Ｎ）をＣＨＰ１１０に、太陽光発電装置１２１（ＲＥＳ１２０）の出力比率Ｒ２１（１）〜Ｒ２１（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ２１（１）〜Ｃ２１（Ｎ）を太陽光発電装置１２１に、風力発電装置１２２（ＲＥＳ１２０）の出力比率Ｒ２２（１）〜Ｒ２２（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ２２（１）〜Ｃ２２（Ｎ）を風力発電装置１２２に、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５（１）〜Ｒ５（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ５（１）〜Ｃ５（Ｎ）をバックアップ熱エネルギー供給部１５０に、また、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３（１）〜Ｒ３（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ３（１）〜Ｃ３（Ｎ）を電気貯蔵部１３０にそれぞれ送信する。
【０１５２】
ここで、Ｎは、２以上の整数であり、既述したように、処理対象の稼動期間（例えば１日＝２４時間）を時間帯ＵＴ（例えば１５分＝０．２５時間）で割った処理単位（例えば９６回の処理単位）である。
【０１５３】
出力ステップは、第２選択プロセスで得られた稼動期間Ｔ全体〔各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）〕を通して評価した場合での運転指令値として、電気負荷１６０の第２負荷Ｌ２の消費比率Ｒ６２（１）〜Ｒ６２（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ６２（１）〜Ｃ６２（Ｎ）を第２負荷Ｌ２による電気エネルギーの消費タイミングで第２負荷Ｌ２に、電気負荷１６０の第３負荷Ｌ３の消費比率Ｒ６３（１）〜Ｒ６３（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ６３（１）〜Ｃ６３（Ｎ）を第３負荷Ｌ３による電気エネルギーの消費タイミングで第３負荷Ｌ３に、電気負荷１６０の第４負荷Ｌ４の消費比率Ｒ６４（１）〜Ｒ６４（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ６４（１）〜Ｃ６４（Ｎ）を第４負荷Ｌ４による電気エネルギーの消費タイミングで第４負荷Ｌ４にそれぞれ送信する。
【０１５４】
また、出力ステップは、第２選択プロセスで得られた稼動期間Ｔ全体〔各時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）〕を通して評価した場合での運転指令値として、熱負荷１７０の第２負荷Ｌ２の消費比率Ｒ７２（１）〜Ｒ７２（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ７２（１）〜Ｃ７２（Ｎ）を第２負荷Ｌ２による熱エネルギーの消費タイミングで第２負荷Ｌ２に、熱負荷１７０の第３負荷Ｌ３の消費比率Ｒ７３（１）〜Ｒ７３（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ７３（１）〜Ｃ７３（Ｎ）を第３負荷Ｌ３による熱エネルギーの消費タイミングで第３負荷Ｌ３に、熱負荷１７０の第４負荷Ｌ４の消費比率Ｒ７４（１）〜Ｒ７４（Ｎ）に対応する運転指令値Ｃ７４（１）〜Ｃ７４（Ｎ）を第４負荷Ｌ４による熱エネルギーの消費タイミングで第４負荷Ｌ４にそれぞれ送信する。
【０１５５】
なお、本実施の形態では、ＣＨＰ１１０を１台としたが、複数台としてもよい。また、ＲＥＳ１２０を２台としたが１台または３台以上としてもよい。
【０１５６】
以上説明したように、本実施の形態によれば、入力情報に基づいて、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力値（この例では出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５）を、さらには制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０が存在する場合には、該制御可能な電気負荷１６０および熱負荷１７０の需要（この例では消費比率Ｒ６，Ｒ７）を、設定値として最適化アルゴリズムにより電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）毎に複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）単位で演算する。複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）の一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）でのエネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）から次の時間帯ＵＴ（ｉ）でのエネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）の複数のレベル（この例では電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせ）への優位性（エッジ）〔この例ではβ１→β１、β１→β２、…、β１６→β１５、β１６→β１６というふうに１６×１６＝２５６通りの優位性〕を適合関数による移行評価値に基づいて重み付けする。複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での移行評価値を有する設定値の組み合わせのうち、最初の時間帯ＵＴ（１）から最後の時間帯ＵＴ（ｎ）までのそれぞれの移行評価値の全合計の評価が最も良い移行評価値（図６に示す例では「…＋［３］＋［２］＋…」）を有する設定値〔図６に示す例では、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値β２、次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値β１３から、さらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）の設定値β９〕の組み合わせをグラフ理論に基づく最短経路問題解法アルゴリズムにより決定する。そして、最短経路問題解法アルゴリズムにより決定した組み合わせの設定値を運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜６４），Ｃ７（Ｃ７２〜７４）として複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）毎に選択する。こうすることで、稼動期間Ｔ全体を通して、エネルギー生成部（この例ではＣＨＰ１１０及びＲＥＳ１２０）、エネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）、エネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）といった各構成要素の実質的な最適動作を行うことができる。
【０１５７】
また、本実施の形態では、最短経路問題解法アルゴリズムは、ダイクストラアルゴリズムであることで、複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での移行評価値を有する設定値の組み合わせのうち、最初の時間帯ＵＴ（１）から最後の時間帯ＵＴ（ｎ）までのそれぞれの移行評価値の全合計の評価が最も良い移行評価値を有する設定値の組み合わせを確実に決定することができる。
【０１５８】
また、本実施の形態では、最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムであることで、エネルギー生成部（この例ではＣＨＰ１１０及びＲＥＳ１２０）およびエネルギー貯蔵部（この例では電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０）の複数のレベル（この例では２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベル）毎で複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）単位の出力値を、さらには制御可能なエネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）が存在する場合には、該エネルギー負荷（この例では電気負荷１６０および熱負荷１７０）の複数のレベル毎（例えば２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベル）で複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）単位の需要を、短時間に演算することができる。
【０１５９】
また、本実施の形態では、スカラー情報は、稼動シーズンモードでの設定値、および、１つ前の前記稼動期間（この例では１日）の最後の時間帯ＵＴ（ｎ）での設定値（この例ではＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５並びに電気負荷１６０および熱負荷１７０の消費比率Ｒ６，Ｒ７）のうち少なくとも１つを含むことで、次の稼動期間Ｔ（この例では次の日の稼動期間Ｔ）の最初の時間帯ＵＴ（１）の設定値を初期値として稼動を開始することができる。
【０１６０】
また、本実施の形態では、ベクトル情報は、エネルギー料金、時間帯電力料金、電力需要、および、熱需要のうち少なくとも１つを含むことで、適合関数による精度のよい移行評価値を得ることができる。
【０１６１】
また、本実施の形態では、エネルギー生成部は、燃料ガスを燃料とするＣＨＰ１１０および／またはＲＥＳ１２０（この例ではＣＨＰ１１０およびＲＥＳ１２０の双方）を含むことで、熱エネルギーおよび電気エネルギーを効率的に供給することができる。
【０１６２】
また、本実施の形態では、技術情報は、ＣＨＰ１１０の定格出力、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の燃料ガスの消費量に換算するための変換パラメータ、および、ＣＨＰ１１０の出力の電気エネルギーＰ１をＣＨＰ１１０の出力の熱エネルギーＱ１に換算するための変換パラメータのうち少なくとも１つを含むことで、適合関数による精度のよい個別評価値および移行評価値を得ることができる。
【０１６３】
また、本実施の形態では、構内エネルギー網１００がバックアップ熱エネルギー供給部１５０をさらに備えていることで、バックアップ熱エネルギー供給部１５０により構内エネルギー網１００において足りない分の熱エネルギーを賄うことができる。
【０１６４】
また、本実施の形態では、移行評価値は、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つを含む評価条件から得られた値であることで、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つに基づいて移行評価を行うことができる。
【０１６５】
また、本実施の形態では、入力ステップ（入力手段ＰＲ１）において、予想されるエネルギー需要、エネルギー単価および予想される気象条件を受け取り、演算ステップ（演算手段ＰＲ２）において、第１計算プロセスは、ＣＨＰ１１０の定格出力およびＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１（Ｒ１１，Ｒ１２）によりＣＨＰ１１０の出力（電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１）を計算し、気象条件に基づいたＲＥＳ１２０の最大出力およびＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２（Ｒ２１，Ｒ２２）によりＲＥＳ１２０の出力（この例では電気エネルギーＰ２１，Ｐ２２）を計算し、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の定格出力およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５によりバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力（熱エネルギーＱ５）を計算し、充電状態に基づいた電気貯蔵部１３０の最大出力および電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３により電気貯蔵部１３０の出力（電気エネルギーＰ３）を計算し、電気負荷１６０の定格消費電力および電気負荷１６０の消費比率Ｒ６により電気負荷１６０の電気消費エネルギーＱ６を計算し、熱負荷１７０の定格消費電力および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７により熱負荷１７０の熱消費エネルギーＱ７を計算し、第２計算プロセスは、エネルギー需要の不可欠な電気消費エネルギーおよび熱消費エネルギー並びに電気負荷１６０の電気消費エネルギーＱ６および熱負荷１７０の熱消費エネルギーＱ７を合計した総エネルギーに対する、ＣＨＰ１１０の出力（電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１）、ＲＥＳ１２０の出力（この例では電気エネルギーＰ２１，Ｐ２２）、熱貯蔵部１４０の出力（熱エネルギーＱ４）および電気貯蔵部１３０の出力（電気エネルギーＰ３）を合計した総エネルギーの差分を、大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０から供給可能なエネルギーとして計算し、評価プロセスは、エネルギー単価に基づいたエネルギー供給コスト（電気エネルギー供給コストおよび熱エネルギー供給コスト）、ＣＨＰ１１０の出力（電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１）、大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力（熱エネルギーＱ５）に基づいたＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を評価基準に入れて２以上の候補を評価し、選択プロセスは、単位時間毎のエネルギーバランスの２以上の候補のうち、該２以上の候補の個別評価値の収束状態が収束基準に達したときに最も良い評価の候補となる最高評価候補を選択し、出力ステップ（出力手段ＰＲ３）において、最高評価候補に基づいた単位時間毎の運転指令値Ｃ１，Ｃ２，Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６，Ｃ７をＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０にそれぞれ送信するので、最適なエネルギー管理を行うにあたって、エネルギー供給コストに加えて、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を可及的に低減させることが可能となる。
【０１６６】
さらに、本実施の形態では、居住区域、工業区域および第３区域において、入力されたエネルギー需要、エネルギー単価および気象条件に合わせて、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０に対して、エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を考慮した目的関数に基づいて（この例では目的関数により得られた個別評価値を最小化するように）、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０および電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ５，Ｒ３並びに電気負荷１６０および熱負荷１７０の消費比率Ｒ６，Ｒ７の最適なスケジューリング（組み合わせ）を見つけてＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０および熱負荷１７０の最適な運転条件を設定することができる。
【０１６７】
また、本実施の形態において、電気負荷１６０および熱負荷１７０を、Ｌ１：エネルギー需要の不可欠な消費エネルギーを消費する調整不可能な負荷、Ｌ２：割り込み可能かつ調整可能な負荷、Ｌ３：一度実行されても所定の期間内に総実行時間に到達していれば中断することができる管理可能な負荷、Ｌ４：一度実行されると総実行時間に到達するまで中断することができない管理可能な負荷、およびに分類することで、第１計算プロセスにおいて電気負荷１６０の消費エネルギーＱ６および熱負荷１７０の消費エネルギーＱ７に対してより実情に即した計算を行うことができ、これにより、第２計算プロセスにおいて大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）および熱貯蔵部１４０から供給される出力（熱エネルギーＱ４）を精度よく算出することができる。
【０１６８】
ところで、既述したように、需要家は電力交換プロファイルに違反すると配電事業者からペナルティが課されるが、本実施の形態において、演算ステップ（演算手段ＰＲ２）は、大規模電力網２００の出力（電気エネルギーＰｐ）と電力交換プロファイルとの一致具合を評価基準に加えることで、２以上の候補の電力交換プロファイルに適用した評価を行うことができ、従って、需要家の配電事業者からのペナルティの発生を効果的に防止することができる。
【０１６９】
本実施の形態では、演算ステップは、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７を、予め設定された所定数（分割数ＤＩ：例えば２８＝２５６個）の遺伝子ＧＥから構成される染色体ＣＨにそれぞれコード化し、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４を、予め設定された所定数（分割数ＤＪ：例えば２２＝４個および２２＝４個）の遺伝子ＧＥから構成される染色体ＣＨにそれぞれコード化し、２以上の候補を個体ＩＤにコード化し、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４の１６通りの組み合わせ毎に遺伝的アルゴリズムに基づいた２以上の個体ＩＤを繰り返し生成する（後述する図１２参照）。
【０１７０】
次に、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網１００の制御装置３００について、最短経路問題解法プロセスにおける最短経路問題解法アルゴリズムとして、ダイクストラアルゴリズムを例にとって、また、評価プロセスにおける最適化アルゴリズムとして、遺伝的アルゴリズムを例にとって図１０および図１１に示すフローチャートを参照しながら以下に説明する。
【０１７１】
図１０および図１１は、図７に示す制御装置３００における制御部３３０においてエネルギー管理の評価の最適化処理の一例を行うフローチャートである。図１０は、その前半部分の処理例を示しており、図１１は、その後半部分の処理例を示している。
【０１７２】
制御部３３０は、エネルギー需要データＤＴ１および気象条件データＤＴ３の予想期間（例えば１２月２５日の０時０分０秒〜２３時５９分５９秒）より前に（この例では前日：具体的には１２月２４日において最適化処理の完了が１２月２５日の０時０分０秒に間に合う時間に一括して）、図１０および図１１に示す遺伝的アルゴリズムによるエネルギー管理の最適化処理を、処理対象の稼動期間（例えば１日＝２４時間）を時間帯ＵＴ（例えば１５分＝０．２５時間）で割った処理単位（例えば９６回の処理単位）分行う。
【０１７３】
なお、図１０および図１１に示す最適化処理において、２以上の候補の集合を母集団ＰＰ（個体群）といい、母集団ＰＰにおける各候補を個体ＩＤということとする。
【０１７４】
図１０および図１１に示す最適化処理に先立ち、母集団ＰＰの２以上の個体ＩＤの数（例えば１０００個）、染色体ＣＨの種類数（例えば、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１１，Ｒ１２の２種類、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２１，Ｒ２２の２種類、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５の１種類、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３の１種類、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４の１種類、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６２〜Ｒ６４の３種類および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７２〜Ｒ７４の３種類を合計した１３種類）、遺伝子ＧＥの数（例えば、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１１，Ｒ１２、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２１，Ｒ２２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６２〜Ｒ６４および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７２〜Ｒ７４の分割数ＤＩである２５６＝２進数で８ビット並びに電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４の分割数ＤＪである４＝２進数で２ビット）、後述する、規定の個体ＩＤおよび存在比率、置き換え個数、選択割合、交叉率および交叉処理の種類、突然変異率および遺伝子座、収束基準および繰り返し回数を記憶部３４０に予め設定（記憶）しておく。制御装置３００は、これらの値および条件をユーザーにより容易に設定変更可能とされている。こうすることで、構内エネルギー網１００が設置される居住区域、工業区域や第３区域の設置環境に容易に適用させることができる。
【０１７５】
＜ステップＳ１：データ入力＞
先ず、図１０に示すように、制御部３３０は、予想されるエネルギー需要に関する時間帯ＵＴ（例えば１５分）毎のエネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価に関する時間帯ＵＴ（例えば１５分）毎のエネルギー単価データＤＴ２および構内エネルギー網１００の対象となる地域の予想される気象条件に関する時間帯ＵＴ（例えば１５分）毎の気象条件データＤＴ３を受け取る（ステップＳ１）。なお、ステップＳ１において、この例では、時間帯ＵＴ（例えば１５分）毎のエネルギー需要データＤＴ１として、大規模電力網２００の電力交換プロファイルも受け取る。
【０１７６】
具体的には、制御部３３０は、エネルギー需要データＤＴ１として、ユーザーにより入力部３１０で直接入力された需要予想電力、需要予想熱エネルギーおよび電力交換プロファイルを取得し、エネルギー単価データＤＴ２として、インターネット回線４００のウェブサイトからの電気エネルギー単価および熱エネルギー単価を自動的に取得し、気象条件データＤＴ３として、インターネット回線４００のウェブサイトから太陽光発電装置１２１が設置されている地域の太陽の日照角度および曇り度合い、および、風力発電装置１２２が設置されている地域の風向き、風速を自動的に取得する。
【０１７７】
＜ステップＳ２：世代数のインクリメント＞
次に、制御部３３０は、世代数Ｇ（初期値は０）をインクリメントする（１を増やす処理：Ｇ＝Ｇ＋１を行う）（ステップＳ２）。
【０１７８】
＜ステップＳ３：初期の母集団の生成＞
次に、制御部３３０は、１世代目（Ｇ＝１）のときにＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１１，Ｒ１２、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２１，Ｒ２２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６２〜Ｒ６４および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７２〜Ｒ７４の全ての組み合わせから初期（第１世代）の母集団ＰＰを生成する（ステップＳ３）。このとき、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４は、ＣＨＰ１１０、熱負荷１７０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の熱エネルギーＱ１，Ｑ７，Ｑ５のバランスから結果的に得られるものであることから、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１２、熱負荷１７０の消費比率Ｒ７２〜Ｒ７４およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５は、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせに合わせて限定的となる。そして、制御部３３０は、生成した母集団ＰＰを記憶部３４０に記憶する。
【０１７９】
具体的には、制御部３３０は、初期の母集団ＰＰとして、ＣＨＰ１１０の出力範囲が分割された分割数ＤＩ（例えば２８＝２５６）の電気エネルギーＰ１および熱エネルギーＱ１の出力比率Ｒ１１，Ｒ１２、ＲＥＳ１２０（この例では太陽光発電装置１２１および風力発電装置１２２）の出力範囲が分割された分割数ＤＩの出力比率Ｒ２１，Ｒ２２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力範囲が分割された分割数ＤＩの出力比率Ｒ５、電気貯蔵部１３０の出力範囲が分割された分割数ＤＪ（例えば２２＝４）の出力比率Ｒ３、熱貯蔵部１４０の出力範囲が分割された分割数ＤＪ（例えば２２＝４）の出力比率Ｒ４、電気負荷１６０（第２負荷Ｌ２から第４負荷Ｌ４）の消費範囲が分割された分割数ＤＩの消費比率Ｒ６２〜Ｒ６４および熱負荷１７０（第２負荷Ｌ２から第４負荷Ｌ４）の消費範囲が分割された分割数ＤＩの消費比率Ｒ７２〜Ｒ７４を組み合わせた全て（例えば２９２個＝２５６１１×４２個）の個体から電気貯蔵部１３０の複数のレベル（この例では２０％，５０％，７０％，１００％の４つのレベル）および熱貯蔵部１４０の複数のレベル（この例では２０％，５０％，７０％，１００％の４つのレベル）の１６通りの組み合わせ毎に２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤを統計学的に分散するように（具体的にはランダムになるように）選択する。
【０１８０】
また、制御部３３０は、初期の母集団ＰＰにおいて予め定めた規定の個体を意図的に予め定めた存在比率で予め存在させておく。例えば、個体ＩＤの数を１０００個とし、存在比率を５％とすると、１０００個の個体ＩＤのうち５０個の個体が予め存在させておく規定の個体となる。
【０１８１】
本実施の形態では、例えば、規定の個体は、次の３タイプの個体とされている。
【０１８２】
１．ＣＨＰ１１０による電主運転（電気負荷１６０の電力需要に追従してＣＨＰ１１０の運転）を行う個体
２．ＣＨＰ１１０による熱主運転（熱負荷１７０の熱需要に追従してＣＨＰ１１０の運転）を行う個体
３．電気負荷１６０の電力需要に対して全て大規模電力網２００から電気エネルギーＰｐを供給し、熱負荷１７０の熱需要に対して全てバックアップ熱エネルギー供給部１５０から熱エネルギーＱ５を供給するようにＣＨＰ１１０およびＲＥＳ１２０による運転を行う個体
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶された２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの数（例えば１０００個）、染色体ＣＨの種類数（この例では１０種類）、遺伝子ＧＥの数（例えば２進数で８ビット）、予め存在させておく規定の個体（この例では３タイプの個体）、母集団ＰＰにおける個体ＩＤに対する規定の個体の存在比率を参照する。
【０１８３】
＜ステップＳ４：置き換え処理および選択処理のための評価＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ５の置き換え処理およびステップＳ６の選択処理を行うために目的関数により現世代の母集団ＰＰにおける２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤを評価する（ステップＳ４）。
【０１８４】
具体的には、制御部３３０は、評価プロセスにおいてエネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を所定の評価式に代入して２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの個別評価値を求めるか、或いは、評価プロセスにおいてエネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量をそれぞれ複数ランクにランク付けし、ランク付けしたエネルギー供給コストのランク値、ＣＯ２排出量のランク値および１次エネルギー消費量のランク値を合計して２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの個別評価値を求める。また、この例では、制御部３３０は、電力交換プロファイルを評価基準に加えるので、大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐの合計と電力交換プロファイルの電力需要とが一致している程良い評価（例えば、評価値が小さい程良い評価である場合には評価値に対して一致度合いに応じて小さくした評価倍率を掛け合わせるといった評価）を行う。
【０１８５】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶されたエネルギー単価データＤＴ２、ＣＯ２排出量の換算式または換算テーブル、１次エネルギー消費量の換算式または換算テーブル、目的関数および電力交換プロファイルを参照する。
【０１８６】
＜ステップＳ５：最も悪い方の評価の個体の最も良い方の評価の個体への置き換え＞
次に、制御部３３０は、第１世代目（Ｇ＝１）のときを除いて、ステップＳ４での評価（適応度）を基に母集団ＰＰにおける２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤのうち最も悪い方の評価の個体を最も良い方の評価の個体に置き換える置き換え処理を行う（ステップＳ５）。そして、制御部３３０は、置き換えた母集団ＰＰを記憶部３４０に記憶する。
【０１８７】
図１２は、母集団ＰＰにおける個体ＩＤのうち一部の個体を置き換える置き換え処理の一例を説明するための概略説明図であって、左側は置き換えられる前の状態を示しており、右側は置き換えられた後の状態を示している。なお、図１２に示す例では、説明を簡単にするために、母集団ＰＰにおける２以上の個体ＩＤを１０個の個体とし、１０個の個体１〜１０の評価（適応度）を１，２，３，３，３，４，４，５，６，７として説明する。また、評価は、値が小さいほど良い評価であることを示している。このことは、後述する図１３および図１４についても同様である。
【０１８８】
具体的には、図１２に示すように、制御部３３０は、２以上（図１２に示す例では１０個）の個体ＩＤのうち、ステップＳ４での評価（適応度）が最も悪い方の予め定めた所定の置き換え個数（図１２に示す例では２個）の個体（図１２に示す例では評価［６］の個体「９」および評価［７］の個体「１０」）を最も良い方の置き換え個数（図１２に示す例では２個）の個体（図１２に示す例では評価［１］の個体「１」および評価［２］の個体「２」）に置き換える。
【０１８９】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶された所定の置き換え個数（この例では２個）を参照する。
【０１９０】
＜ステップＳ６：親の個体の選択＞
次に、制御部３３０は、母集団ＰＰにおける２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの中からステップＳ４での評価（適応度）を基に親の個体を選択する選択処理を行う（ステップＳ６）。そして、制御部３３０は、選択した母集団ＰＰを記憶部３４０に記憶する。
【０１９１】
図１３は、母集団ＰＰにおける２以上の個体ＩＤの中から親の個体を選択する選択処理の一例を説明するための概略説明図であって、左側は親の個体が選択される前の状態を示しており、右側は親の個体が選択された後の状態を示している。
【０１９２】
具体的には、図１３に示すように、制御部３３０は、２以上（図１３に示す例では１０個）の個体ＩＤの中から評価が良い個体ほど親の個体に選択される可能性が大きくなる一方、評価が悪い個体ほど親の個体に選択される可能性が小さくなる確率で親の個体（図１３に示す例では５組の両親）を選択する。ここで、選択処理としては、従来公知の選択処理を例示でき、代表的には、ルーレット選択処理、ランキング選択処理、トーナメント選択処理、エリート選択処理を挙げることができる。このうち、ルーレット選択処理は、評価に比例した割合である予め定めた所定の選択割合に基づいたルーレットを作成し、そのルーレットを使用してランダムに選択する処理である。
【０１９３】
図１４は、ルーレット選択処理の一例を説明するための説明図であって、左側は選択割合を示しており、右側は選択割合に基づいたルーレットを示している。
【０１９４】
例えば、図１３の左側に示す選択処理前の１０個の個体１，２，３，４，５，６，７，８，１，２の評価１，２，３，３，３，４，４，５，１，２に対する選択割合を図１４の左側に示すように４０％（評価１），３０％（評価２），１５％（評価３），１０％（評価４），５％（評価５）とすると、その選択割合を利用してルーレットを作成すれば、図１４の右側に示すような図になる。そして、個体の個数が１０個なのでルーレットを１０回まわすような処理を行って、図１３の右側に示す選択処理後の１０個の個体１，５，２，１，８，２，１，２，６，１を選択する。
【０１９５】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶された選択割合を参照する。
【０１９６】
＜ステップＳ７：選択された親の個体の交叉＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ６で選択された親の個体の中から交叉を行う確率である予め定めた所定の交叉率で任意に（具体的にはランダムに）選ばれた両親の個体（２つの個体）間で染色体ＣＨにおける遺伝子ＧＥの一部を交換することにより子（次世代の２つ個体）を生成する交叉処理を行う（ステップＳ７）。こうすることで、親の個体の遺伝子ＧＥの一部を含んだ遺伝子ＧＥを有する子を生成することができ、これにより、次世代の母集団ＰＰを得ることができる。そして、制御部３３０は、生成した次世代の母集団ＰＰを記憶部３４０に記憶する。また、制御部３３０は、次世代の母集団ＰＰとは別に、ステップＳ７の選択処理で選択した現世代の母集団ＰＰを記憶部３４０に残しておく。
【０１９７】
具体的には、制御部３３０は、両親の個体（２つの個体）間において１点或いは多点の交叉点で遺伝子ＧＥの一部を交換することにより子（次世代の２つの個体）を生成する。ここで、交叉処理としては、従来公知の交叉処理を例示でき、代表的には、１点交叉処理、多点交叉処理、一様交叉処理を挙げることができる。このうち、１点交叉処理は、染色体ＣＨ内で交叉点をランダムに１箇所指定し、その箇所の前側或いは後側で両親の個体の遺伝子ＧＥを交換する処理である。また、多点交叉処理は、染色体ＣＨ内で交叉点をランダムに複数箇所指定し、それらの箇所の前側および後側で両親の個体の遺伝子ＧＥを交換する処理である。なお、多点交叉処理は、一般的には２点交叉処理を行う。本実施の形態では、制御部３３０は、交叉処理として、１点交叉処理および２点交叉処理の何れか一方をユーザーにより設定変更できるようになっている。
【０１９８】
図１５は、１点交叉処理の一例および２点交叉処理の一例を説明するための概略説明図であって、上側は１点交叉処理を示しており、下側は２点交叉処理を示している。なお、図１５に示す例では、説明を簡単にするために、個体ＩＤにおける遺伝子ＧＥの数を２進数で８ビットとして説明する。
【０１９９】
図１５の上側に示す１点交叉処理の例では、交叉点を左から５ビット目と６ビット目との間とすると、１ビット目〜５ビット目の遺伝子ＧＥを両親の個体（２つの個体）間で交換するか、或いは、６ビット目〜８ビット目の遺伝子ＧＥを両親の個体（２つの個体）間で交換する。
【０２００】
図１５の下側に示す２点交叉処理の例では、一方の交叉点を左から２ビット目と３ビット目との間とし、他方の交叉点を左から５ビット目と６ビット目との間とすると、３ビット目〜５ビット目の遺伝子ＧＥを両親の個体（２つの個体）間で交換するか、或いは、１ビット目〜２ビット目および６ビット目〜８ビット目の遺伝子ＧＥを両親の個体（２つの個体）間で交換する。
【０２０１】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶された交叉率および交叉処理の種類（この例では１点交叉処理または２点交叉処理）を参照する。
【０２０２】
＜ステップＳ８：個体の遺伝子の突然変異＞
図１６は、次世代の母集団ＰＰを生成するにあたって最適解γａとは別に陥りやすい局所解γｂを説明するための説明図である。
【０２０３】
ところで、制御部３３０は、交叉処理を行うだけでは、両親の個体の遺伝子ＧＥに依存するような限られた範囲の子しか生成することができない。そうすると、制御部３３０は、母集団ＰＰの多様性を持たせることができず、従って、遺伝子ＧＥが求めるべき最適解（図１６のγａ参照）とは別の局所解（図１６のγｂ参照）に落ち入り易い。
【０２０４】
この点、図１１に示すように、制御部３３０は、ステップＳ６で選択されてステップＳ７で交叉された次世代の母集団ＰＰの中から突然変異を行う確率である予め定めた所定の突然変異率で任意に（具体的にはランダムに）選ばれた個体ＩＤの染色体ＣＨにおける遺伝子ＧＥの一部を別の対立遺伝子に置き換える突然変異処理を行う（ステップＳ８）。こうすることで、母集団ＰＰの多様性を持たせることができ、従って、遺伝子ＧＥが求めるべき最適解とは別の局所解に落ち入ることを効果的に防止することができる。
【０２０５】
具体的には、制御部３３０は、親の個体の染色体ＣＨにおける遺伝子ＧＥの選ばれた位置の値を他の異なる値にする（例えば２進数で選ばれたビットを反転させる）。ここで、突然変異処理としては、従来公知の突然変異処理を例示でき、代表的には、単一遺伝子座突然変異処理、逆位処理、転座処理を挙げることができる。このうち、単一遺伝子座突然変異処理は、ある遺伝子座の１箇所を他の対遺伝子に置き換える処理である。本実施の形態では、制御部３３０は、突然変異処理として、遺伝子座をユーザーにより設定変更できるようになっている。
【０２０６】
図１７は、単一遺伝子座突然変異処理の一例を説明するための概略説明図である。なお、図１７に示す例では、説明を簡単にするために、個体ＩＤにおける遺伝子ＧＥの数を２進数で８ビットとして説明する。
【０２０７】
図１７に示す単一遺伝子座突然変異処理の例では、遺伝子座として３ビット目の“０”を“１”に反転させる。
【０２０８】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶された突然変異率および遺伝子座（この例では３ビット目）を参照する。
【０２０９】
＜ステップＳ９：次世代の母集団の確定＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ７で交叉処理されてステップＳ８で突然変異処理された次世代の母集団ＰＰを確定する（ステップＳ９）。そして、制御部３３０は、確定した次世代の母集団ＰＰを記憶部３４０に記憶する。
【０２１０】
＜ステップＳ１０：収束判定処理のための評価＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ１１の収束判定処理を行うために目的関数によりステップＳ７で得られた現世代の母集団ＰＰにおける２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤを評価する（ステップＳ１０）。
【０２１１】
具体的には、制御部３３０は、評価プロセスにおいてエネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量を所定の評価式に代入して２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの個別評価値を求めるか、或いは、評価プロセスにおいてエネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量および１次エネルギー消費量をそれぞれ複数ランクにランク付けし、ランク付けしたエネルギー供給コストのランク値、ＣＯ２排出量のランク値および１次エネルギー消費量のランク値を合計して２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤの個別評価値を求める。また、この例では、制御部３３０は、電力交換プロファイルを評価基準に加えるので、大規模電力網２００の電気エネルギーＰｐの合計と電力交換プロファイルの電力需要とが一致している程良い評価（例えば、評価値が小さい程良い評価である場合には評価値に対して一致度合いに応じて小さくした評価倍率を掛け合わせるといった評価）を行う。
【０２１２】
このとき、制御部３３０は、記憶部３４０に記憶されたエネルギー単価データＤＴ２、ＣＯ２排出量の換算式または換算テーブル、１次エネルギー消費量の換算式または換算テーブル、目的関数および電力交換プロファイルを参照する。
【０２１３】
＜ステップＳ１１：収束判定処理＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ１０で評価した現世代の母集団ＰＰにおける２以上（例えば１０００個）の候補の個別評価値（適応度）の変化が収束基準に達するか否か、および、世代数Ｇが所定の繰り返し回数に達したか否かを判断する収束判定処理を行い（ステップＳ１１）、個別評価値の収束状態が収束基準に達していないときであって世代数Ｇが所定の繰り返し回数に達していないときには（ステップＳ１１：否）、ステップＳ９で確定した次世代の母集団ＰＰを現世代の母集団ＰＰとして図１０に示すステップＳ２に移行し、ステップＳ２〜Ｓ１１の処理を繰り返し、個別評価値の収束状態が収束基準に達したとき、或いは、世代数Ｇが所定の繰り返し回数に達したときの少なくとも何れか一方のときに（ステップＳ１１：良）、ステップＳ１２に移行する。
【０２１４】
このとき、制御部３３０は、所定の収束基準および所定の繰り返し回数を参照する。
【０２１５】
＜ステップＳ１２：最高評価個体の選択＞
次に、制御部３３０は、最も良い評価（適応度）の個体となる最高評価個体を選択する（ステップＳ１２）。
【０２１６】
＜ステップＳ１３：世代数の初期化＞
次に、制御部３３０は、世代数Ｇを初期化する（世代数Ｇを０にする）（ステップＳ１３）。
【０２１７】
＜ステップＳ１４：処理単位毎の処理＞
次に、制御部３３０は、ステップＳ１〜Ｓ１４の遺伝的アルゴリズムを時間帯ＵＴ（例えば１５分）の処理単位（例えば９６回の処理単位）毎に行う（ステップＳ１４：Ｎｏ）。
【０２１８】
このように、本実施の形態において、演算ステップ（演算手段）は、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３、熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７を染色体ＣＨにそれぞれコード化し、２以上（例えば１０００個）の候補を個体ＩＤにコード化し、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ４の１６通りの組み合わせ毎に遺伝的アルゴリズムに基づいた２以上（例えば１０００個）の個体ＩＤを繰り返し生成することで、２以上の個体の個別評価値の収束状態を収束基準に短時間に収束させることができる。
【０２１９】
＜ステップＳ１５：適合関数による移行評価値に基づいた重み付けの処理＞
次に、制御部３３０は、処理単位毎の処理が終了すると（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）の一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）での電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせから次の時間帯ＵＴ（ｉ）での電気貯蔵部１３０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルと熱貯蔵部１４０の２０％、５０％、７０％、１００％の４つのレベルとの１６通りの組み合わせへのβ１→β１、β１→β２、…、β１６→β１５、β１６→β１６といった１６×１６＝２５６通りの優位性（エッジ）を適合関数による移行評価値に基づいて重み付けする（ステップＳ１５）。
【０２２０】
＜ステップＳ１６：ダイクストラアルゴリズムの処理＞
次に、制御部３３０は、複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）での移行評価値を有する設定値（この例ではＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０およびバックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４，Ｒ５並びに電気負荷１６０および熱負荷１７０の消費比率Ｒ６，Ｒ７）の組み合わせのうち、最初の時間帯ＵＴ（１）から最後の時間帯ＵＴ（ｎ）までのそれぞれの移行評価値の全合計の評価が最も良い移行評価値（図６に示す例では「…＋［３］＋［２］＋…」）を有する設定値〔図６に示す例では、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値β２、次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値β１３から、さらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）の設定値β９〕の組み合わせをダイクストラアルゴリズムにより決定する（ステップＳ１６）。
【０２２１】
＜ステップＳ１７：設定値の選択処理＞
次に、制御部３３０は、ダイクストラアルゴリズムにより決定した組み合わせの設定値〔図６に示す例では、一の時間帯ＵＴ（ｉ−１）の設定値β２、次の時間帯ＵＴ（ｉ）の設定値β１３から、さらに次の時間帯ＵＴ（ｉ＋１）の設定値β９〕を運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜６４），Ｃ７（Ｃ７２〜７４）として複数の時間帯ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）毎に選択する（ステップＳ１７）。
【０２２２】
ここで、ステップＳ１〜Ｓ１７の処理は、当日の処理が開始されるまでに（例えば前日の１２月２４日の２０時ごろから当日の処理が開始されるまでに）行うことができる。
【０２２３】
＜ステップＳ１８：運転指令値の出力＞
次に、制御部３３０は、予想期間より前（例えば前日の１２月２４日の２３時４５分０秒〜２３時５９分５９秒〜当日の１２月２５日の２３時４４分５９秒）において対応する時間帯ＵＴ（例えば１５分）の処理単位（例えば９６回の処理単位）に合わせて、最高評価個体となった時間帯ＵＴ毎の組み合わせのＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１（Ｒ１１，Ｒ１２）、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２（Ｒ２１，Ｒ２２）、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６（Ｒ６２〜Ｒ６４）および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７（Ｒ７２〜Ｒ７４）に対応する運転指令値Ｃ１（Ｃ１１，Ｃ１２），Ｃ２（Ｃ２１，Ｃ２２），Ｃ５，Ｃ３，Ｃ６（Ｃ６２〜Ｃ６４），Ｃ７（Ｃ７２〜Ｃ７４）をＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０（１２１，１２２）、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気貯蔵部１３０、電気負荷１６０（第２負荷Ｌ２から第４負荷Ｌ４）および熱負荷１７０（第２負荷Ｌ２から第４負荷Ｌ４）にそれぞれ送信（出力）し（ステップＳ１８）、エネルギー管理の評価の最適化処理を終了する。
【０２２４】
なお、ステップＳ１〜Ｓ１７の処理を、ステップＳ１の入力データを最新のものとしてさらに当日に行うようにしてもよい。詳しくは、制御部３３０は、当日において現在の時間帯ＵＴ（ｉ）から最後の時間帯ＴＵ（ｎ）まで時間帯ＵＴ（例えば１５分）毎に最新の入力情報に基づいて最新のエネルギー管理の評価の最適化処理を更新するようにしてもよい。こうすることで、最新のエネルギー需要データＤＴ１、エネルギー単価データＤＴ２および気象条件データＤＴ３を用いることができ、これによりさらに精度のよいエネルギー管理の評価の最適化処理を行うことができる。
【０２２５】
また、本実施の形態では、個別評価値および移行評価値を７段階の評価値としたが、７段階より大きくしてもよいし、小さくしてもよい。また、個別評価値と移行評価値とで評価段階の数が異なっていてもよい。また、評価値が小さい程、評価が良いとしたが、評価値が大きい程、評価が良いとしてもよい。
【０２２６】
また、本実施の形態では、ＣＨＰ１１０の出力比率Ｒ１、ＲＥＳ１２０の出力比率Ｒ２、バックアップ熱エネルギー供給部１５０の出力比率Ｒ５、電気負荷１６０の消費比率Ｒ６および熱負荷１７０の消費比率Ｒ７の分割数ＤＩを２５６としたが、２５６よりも大きくしてもよいし、小さくしてもよい。また、熱貯蔵部１４０および電気貯蔵部１３０の出力比率Ｒ３，Ｒ４の分割数ＤＪを４としたが、４よりも大きくしてもよいし、小さくしてもよい。
【０２２７】
また、本実施の形態では、構内エネルギー網１００は、ＣＨＰ１１０、ＲＥＳ１２０、電気貯蔵部１３０、熱貯蔵部１４０、バックアップ熱エネルギー供給部１５０、電気負荷１６０および熱負荷１７０を備える構成としたが、図１８から図２９に示すような構成にしてもよい。図１８は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網１００の他の例を模式的に示す概略構成図である。図１９から図２９は、本発明の実施の形態に係る構内エネルギー網１００のさらに他の例を模式的に示す概略構成図である。
【０２２８】
図１８に示す例では、構内エネルギー網１００は、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０を設けていない状態で温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２２９】
図１９に示す例では、構内エネルギー網１００は、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０を設けた状態で温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３０】
図２０に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０およびエネルギー生成部を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０を設けていない状態で冷熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３１】
図２１に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０およびエネルギー生成部を備えている。この例では、構内エネルギー網１００はバックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０を設けた状態で冷熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３２】
図２２に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０およびバックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０の何れも設けていない状態で冷熱エネルギーおよび温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３３】
図２３に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０を設けていない一方、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０を設けた状態で冷熱エネルギーおよび温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３４】
図２４に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０を設けていない一方、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０を設けた状態で冷熱エネルギーおよび温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３５】
図２５に示す例では、構内エネルギー網１００は、熱負荷（冷熱負荷）１７０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０、冷熱源１８０、エネルギー生成部、熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０および熱負荷（温熱負荷）１７０を備えている。この例では、構内エネルギー網１００は、バックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ冷熱エネルギー供給部）１５０およびバックアップ熱エネルギー供給部（バックアップ温熱エネルギー供給部）１５０の双方を設けた状態で冷熱エネルギーおよび温熱エネルギーを融通する構成とされている。
【０２３６】
図２６に示す例では、構内エネルギー網１００は、図２４に示す例において、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０を除去し、エネルギー生成部を熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０に直接接続した構成とされている。
【０２３７】
図２７に示す例では、構内エネルギー網１００は、図２５に示す例において、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０を除去し、エネルギー生成部を熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０に直接接続した構成とされている。
【０２３８】
図２８に示す例では、構内エネルギー網１００は、図２５に示す例において、エネルギー生成部を熱貯蔵部（温熱貯蔵部）１４０に直接接続した構成とされている。
【０２３９】
図２９に示す例では、構内エネルギー網１００は、図２５に示す例において、熱貯蔵部（冷熱貯蔵部）１４０を除去した構成とされている。
【０２４０】
（その他の実施の形態）
本実施の形態において、例えば、電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０を次のように動作させてもよい。
【０２４１】
すなわち、電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０は、複数のレベル（エネルギーレベル）に分けられる。例えば、５つのレベルを想定すれば、時間帯ＵＴ（ｉ）におけるすべてのレベルと時間帯ＵＴ（ｉ−１）におけるすべてのレベルとの間の電気貯蔵部１３０の蓄電量および熱貯蔵部１４０の蓄熱量の差をマトリクスに書き込む。これらの差がエネルギーバランスを決定し、このエネルギーバランスを（正負を考慮して）合計すると、新たな仮想負荷が計算によって求められる。その後、前述した遺伝的アルゴリズムでこれらの仮想負荷が最適化され、あり得る各構成および時間帯ＵＴ（ｉ）と時間帯ＵＴ（ｉ−１）との各接続に対する適合値を含むマトリクスが返される。稼動期間Ｔにおけるすべての時間帯ＵＴ〔ＵＴ（１）〜ＵＴ（ｎ）〕に対してあり得るすべての構成を前記遺伝的アルゴリズムで最適化した後、（エネルギー供給コスト、ＣＯ２排出量、および、１次エネルギー消費量のうち少なくとも１つについて）最短経路を計算し、すべての時間帯ＵＴに対してあり得る構成のうちの１つのみを選択することによって、稼動期間Ｔの最適化済み経路をダイクストラアルゴリズムで評価する。前記遺伝的アルゴリズムでは電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０について一切考慮しないので、電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０のレベルには０〜２５５のいずれの数値も付与されない。
【０２４２】
図８および図９に示すように、電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０の出力比率Ｒ３，Ｒ４の列を用いて、また、電気貯蔵部１３０および熱貯蔵部１４０の最大エネルギー量を知ることによって、ある状態から別の状態へ移行するための仕事率を評価することができる。
【０２４３】
一例として、電気貯蔵部１３０が時間帯ＵＴ（ｉ−１）には２０％のレベル、時間帯ＵＴ（ｉ）には５０％のレベルという各値を取り、熱貯蔵部１４０が時間帯ＵＴ（ｉ−１）には７０％のレベル、時間帯ＵＴ（ｉ）には５０％のレベルという各値を取ると仮定する。電気貯蔵部１３０の最大容量が１５ｋＷｈであり、熱貯蔵部１４０の最大容量が２０ｋＷｈであることを考慮すると、この場合、結果的に、電気貯蔵部１３０についてはエネルギーの差が＋４．５ｋＷｈ（＝１５ｋＷｈ×０．５−１５ｋＷｈ×０．２）であり、熱貯蔵部１４０については−４ｋＷｈ（＝２０ｋＷｈ×０．５−２０ｋＷｈ×０．７）となる。時間帯ＵＴの長さが１５分であれば、これに対応して必要とされる仕事率は、それぞれ＋１８ｋＷおよび−１６ｋＷである。これらの仕事率の値は電気負荷１６０および熱負荷１７０についてそれぞれ合計される。得られる結果は、前記遺伝的アルゴリズムによって最適化された仮想負荷であって、エネルギー貯蔵部について明示的には一切加味していない。
【０２４４】
あり得る移行をすべてマトリクスに書き込み、前記遺伝的アルゴリズムによって最適化した後に、適合結果を別のマトリクスに書き込み、ダイクストラアルゴリズムによって、各エネルギー貯蔵部及び各エネルギー生成部の両方のあり得る最良の使用形態に対応する、ある時間帯ＵＴから別の時間帯ＵＴへの最良の移行を評価する。
【０２４５】
なお、以上説明した各レベルの組み合わせは、一例であり、他にあらゆる組み合わせが考えられる。従って、前述したような各レベルの組み合わせに限定されるものではない。
【０２４６】
本発明は、以上説明した実施の形態に限定されるものではなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、かかる実施の形態はあらゆる点で単なる例示にすぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。
【産業上の利用可能性】
【０２４７】
本発明は、構内エネルギー網におけるエネルギー管理の評価を最適化する制御装置に係るものであり、特に、予め定めた所定の稼動期間全体を通して、エネルギー生成部、エネルギー貯蔵部、エネルギー負荷といった各構成要素の実質的な最適動作を行うための用途に適用できる。
【符号の説明】
【０２４８】
１００    構内エネルギー網
１１０    熱電併給装置（ＣＨＰ）
１１１    開閉バルブ
１１２    ガスエンジン
１１３    発電機
１１４    発電機用電力変換器
１１５    交流遮断器
１１６    排熱回収ボイラー
１１７    調整バルブ
１２０    再生可能エネルギー源（ＲＥＳ）
１２１    太陽光発電装置
１２１ａ  太陽電池パネル
１２１ｂ  太陽光発電用インバーター
１２１ｃ  交流遮断器
１２２    風力発電装置
１２２ａ  風力タービン
１２２ｂ  風力発電用インバーター
１２２ｃ  交流遮断器
１３０    電気貯蔵部
１３１    蓄電池
１３２    電気貯蔵用インバーター
１３３    交流遮断器
１４０    熱貯蔵部
１４１    蓄熱装置
１４２    熱エネルギー調節部
１５０    バックアップ熱エネルギー供給部
１５１    燃料流量調節弁
１５２    ボイラー
１５３    調整バルブ
１６０    電気負荷
１７０    熱負荷
１８０    冷熱源
２００    大規模電力網
２０１    中央発電所
２１０    居住区域
２１１    一般家庭
２２０    工業区域
２２１    工場
２３０    第３区域
２３１    オフィス
２４０    風力発電施設
２５０    電気自動車
２７０    電気貯蔵部
２８０    燃料電池
２９０    風力発電所
３００    制御装置
３１０    入力部
３２０    表示部
３３０    制御部
３４０    記憶部
３４１    揮発メモリ
３４２    不揮発メモリ
３５０    第１読取部
３６０    第２読取部
４００    インターネット回線
Ｃ１      運転指令値
Ｃ１１    運転指令値
Ｃ１２    運転指令値
Ｃ２      運転指令値
Ｃ２１    運転指令値
Ｃ２２    運転指令値
Ｃ３      運転指令値
Ｃ５      運転指令値
Ｃ６      運転指令値
Ｃ６２    運転指令値
Ｃ６３    運転指令値
Ｃ６４    運転指令値
Ｃ７２    運転指令値
Ｃ７３    運転指令値
Ｃ７４    運転指令値
ＣＨ      染色体
ＤＴ１    エネルギー需要データ
ＤＴ２    エネルギー単価データ
ＤＴ３    気象条件データ
Ｆ        燃料供給源
ＧＥ      遺伝子
ＩＤ      個体
Ｌ１      第１負荷
Ｌ２      第２負荷
Ｌ３      第３負荷
Ｌ４      第４負荷
Ｍ        記録媒体
ＭＥ      外部記録媒体
Ｐ１      電気エネルギー
Ｐ２      電気エネルギー
Ｐ３      電気エネルギー
ＰＬ      電力供給ライン
ＰＰ      母集団
ＰＲ      プログラム
ＰＲ１    入力手段
ＰＲ２    演算手段
ＰＲ３    出力手段
Ｑ１      熱エネルギー
Ｑ４      熱エネルギー
Ｑ５      熱エネルギー
Ｔ        稼動期間
ＴＬ      熱供給ライン
ＵＴ      時間帯
【図１】
2019502356.tif 000003
【図２】
2019502356.tif 000004
【図３】
2019502356.tif 000005
【図４】
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【図５】
2019502356.tif 000007
【図６】
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【図７】
2019502356.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2019502356.tif 000015
【図１４】
2019502356.tif 000016
【図１５】
2019502356.tif 000017
【図１６】
2019502356.tif 000018
【図１７】
2019502356.tif 000019
【図１８】
2019502356.tif 000020
【図１９】
2019502356.tif 000021
【図２０】
2019502356.tif 000022
【図２１】
2019502356.tif 000023
【図２２】
2019502356.tif 000024
【図２３】
2019502356.tif 000025
【図２４】
2019502356.tif 000026
【図２５】
2019502356.tif 000027
【図２６】
2019502356.tif 000028
【図２７】
2019502356.tif 000029
【図２８】
2019502356.tif 000030
【図２９】
2019502356.tif 000031
【国際調査報告】
2019502356.tif 000032
2019502356.tif 000033